Department of Science and Technology Institutionen för teknik och naturvetenskap Linköping University Linköpings universitet

gnipökrroN 47 106 nedewS ,gnipökrroN 47 106-ES

LiU-ITN-TEK-G--19/022--SE

Kundklassificering för bättrelagerstyrning mellan två lager

David Eriksson

Jennie Kämpe

2019-06-11

LiU-ITN-TEK-G--19/022--SE

Kundklassificering för bättrelagerstyrning mellan två lager

Examensarbete utfört i Logistikvid Tekniska högskolan vid

Linköpings universitet

David ErikssonJennie Kämpe

Handledare Anna FredrikssonExaminator Micael Thunberg

Norrköping 2019-06-11

Upphovsrätt

Detta dokument hålls tillgängligt på Internet – eller dess framtida ersättare –under en längre tid från publiceringsdatum under förutsättning att inga extra-ordinära omständigheter uppstår.

Tillgång till dokumentet innebär tillstånd för var och en att läsa, ladda ner,skriva ut enstaka kopior för enskilt bruk och att använda det oförändrat förickekommersiell forskning och för undervisning. Överföring av upphovsrättenvid en senare tidpunkt kan inte upphäva detta tillstånd. All annan användning avdokumentet kräver upphovsmannens medgivande. För att garantera äktheten,säkerheten och tillgängligheten finns det lösningar av teknisk och administrativart.

Upphovsmannens ideella rätt innefattar rätt att bli nämnd som upphovsman iden omfattning som god sed kräver vid användning av dokumentet på ovanbeskrivna sätt samt skydd mot att dokumentet ändras eller presenteras i sådanform eller i sådant sammanhang som är kränkande för upphovsmannens litteräraeller konstnärliga anseende eller egenart.

För ytterligare information om Linköping University Electronic Press seförlagets hemsida http://www.ep.liu.se/

Copyright

The publishers will keep this document online on the Internet - or its possiblereplacement - for a considerable time from the date of publication barringexceptional circumstances.

The online availability of the document implies a permanent permission foranyone to read, to download, to print out single copies for your own use and touse it unchanged for any non-commercial research and educational purpose.Subsequent transfers of copyright cannot revoke this permission. All other usesof the document are conditional on the consent of the copyright owner. Thepublisher has taken technical and administrative measures to assure authenticity,security and accessibility.

According to intellectual property law the author has the right to bementioned when his/her work is accessed as described above and to be protectedagainst infringement.

For additional information about the Linköping University Electronic Pressand its procedures for publication and for assurance of document integrity,please refer to its WWW home page: http://www.ep.liu.se/

© David Eriksson, Jennie Kämpe

i

Sammanfattning En effektiv lagerstyrning handlar om att erbjuda god service till så låg kostnad som möjligt. Detta kan dock vara svårt att uppnå när olika typer av produkter med olika lageromsättningshastighet lagerhålls. Ett sätt att angripa detta problem är att styra olika produktgrupper på olika sätt genom att klassificera produkterna.

Fiskeby Board AB är ett svenskt pappersbruk som tillverkar förpackningskartong av 100 % returfiber. Produktionen på Fiskeby är orderstyrd och kontinuerlig vilket innebär att inflödet av kundspecifik kartong till lagret är konstant. Kunderna tillåts lagerhålla godset under en viss tid utan avgift och lagerhållningen sker antingen i Fiskebys färdigvarulager Bruket eller i lagret som Fiskeby hyr i Hamnen. Problemet är att avsaknaden av konsekvent lagerstyrning mellan lagren. Fiskeby vill därför klassificera sina kunder för att bättre styra materialflödet från produktion till kund. För att göra detta behövde viktiga parametrar identifieras som är avgörande för var kartongen borde lagerhållas. Vidare behövde karaktäristiken på de två lagren utredas för att avgöra vilken klass som är bäst lämpad för respektive lager.

Tre kriterier, vilka är av störst betydelse för var gods ska lagerhållas, identifierades; Kvantitet, Liggtid samt Arkformat. Kvantiteten har analyserats i två ABC-analyser baserat på total ordervolym under perioden samt genomsnittlig ordervikt. ABC-analyserna kombinerades sedan till ett underlag. Liggtiden analyserades i en XYZ-analys baserad på genomsnittlig liggtid med tillhörande variation. Arkformat är viktigt ur ett hanteringsperspektiv och analyserades som ett komplement till de andra analyserna för att kunna avgöra en gräns mellan små och stora arkformat. Vidare har de tre kriterierna använts i en flerkriterieanalys som även utgör en beslutsmodell för var gods är mest lämpat att lagras.

Beslutsmodellen ska verka som ett hjälpmedel för att nu och i framtiden placera kartong i det lager som är bäst lämpat. Bruket lämpar sig bäst för mindre volymer under 13 ton/order och liggtider under en vecka då det minskar hantering och onödiga transporter samt skapar ett bättre flöde i lagret. Hamnen passar bäst för stora volymer över 50 ton/order med osäker eller lång liggtid som överstiger två veckor då lagringsytorna är djupare. För kunder med en ordervikt mellan 13 och 50 ton samt med en liggtid mellan en och två veckor behövs ytterligare faktorer vägas in för att avgöra var godset ska hamna. Huruvida det går att förutse liggtiden är av stor vikt. Att lagra stora volymer i Hamnen ger mer utrymme på Bruket vilket är viktigt eftersom tillverkningen är kontinuerlig och således också inflödet till Bruket. Resultatet av studien innebär att Fiskeby nu konsekvent kan styra sina kunder mellan de två lagren med ett faktabaserat underlag och med gemensamma rutiner.

ii

Abstract

Effective inventory management is about offering good service at lowest possible cost. However, this may be difficult to achieve when different products in stock have different inventory turnover rate. One way of addressing the problem is to plan and control product groups differently by separating them through classification.

Fiskeby Board AB is a Swedish papermill manufacturing packaging board made from 100 % recovered fibre. The manufacturing at Fiskeby is make-to-order with a continuous flow in production. Hence, the inflow of customer specific board to the warehouse is constant. The customers are allowed free storage for a period of time in one of two warehouses; Hamnen or Bruket. The problem for Fiskeby is to know which of the warehouses the board should be stored in to achieve a good material flow. Therefore, Fiskeby wants to categorise their customers in order to better control their inventory from production to delivery. To do this, important factors had to be identified which are crucial to where the board should be stored. Furthermore, the characteristic of each warehouse had to be evaluated to decide where the different categories of customers goods are to be better placed.

Three criteria’s where identified as important for the categorisation; Quantity, Storage Time and Sheet Format. The quantity was analysed in two ABC-analysis based on order volume and average order weight before being combined into one set of data. Storage Time was analysed through an XYZ-analysis based on average storage time and its variation. The sheet format is important with regards to the picking process and was analysed as a complement to the other analysis to be able to draw a line between small and big formats. Furthermore, the analysed criteria were combined in a multi criteria-analysis which works as a model for decision making. The decision model works as a tool in order to better manage the inventory control of board, today and in the future. Bruket is better suited for small quantities less than 13 ton/order and storage times below one week since it decreases the number of pickings and unnecessary transports. Hamnen is more appropriate for volumes over 50 ton/order and uncertain storage times that exceeds two weeks since the storage areas are bigger. For customers with an order weight between 13 and 50 tonnes per order as well as a storage time between one and two weeks, further analysis must be considered to decide where the board should be kept. It is of great importance whether the storage time can be predicted or not. Storing large orders in Hamnen also creates better flows and space in Bruket which is important since the production is continuous and hence, the inflow in Bruket as well. The result of this study is that Fiskeby can now consistently control its customers between the two warehouses with a fact-based basis and with common routines.

iii

Förord

Det här examensarbetet har utförts vid Linköpings universitet som avslutande del för programmet Samhällets Logistik och omfattar 16 hp. Uppdragsgivaren har varit Fiskeby Board AB i Norrköping. Vi vill rikta ett särskilt tack till Andreas Havenslätt som har varit vår handledare på företaget. Det har varit av stor betydelse att ha välkomnats till företaget och fått tillgång till rådgivning samt det material som behövts. Vi vill även tacka personalen på Fiskeby som har ställt upp med intervjuer och gett oss all den information som har behövts.

Även ett stort tack till vår handledare Anna Fredriksson på universitetet som hela vägen genom examensarbetet har stöttat och väglett arbetet. Vi vill även tacka vår examinator Micael Thunberg samt Jonathan Erlandsson och Marcus Svensson som givit bra feedback till rapporten.

Juni 2019

Norrköping

Jennie Kämpe och David Eriksson

iv

Innehållsförteckning

1.1 Bakgrund ................................................................................................................ 1

1.2 Problembeskrivning ................................................................................................ 2

1.3 Syfte ............................................................................................................................ 2

1.4 Forskningsfrågor .......................................................................................................... 2

1.5 Avgränsningar ............................................................................................................. 3

1.6 Disposition .................................................................................................................. 3

2 Teori .................................................................................................................................. 4

2.1 Logistik ....................................................................................................................... 4

2.1.1 Logistikkostnader .................................................................................................. 4

2.1.2 Kund- och leveransservice ..................................................................................... 5

2.2 Produktionsplanering ................................................................................................... 7

2.2.1 Processindustrin .................................................................................................... 7

2.2.2 Planering ............................................................................................................... 7

2.2.3 Produktionsstrategier ............................................................................................. 8

2.2.4 Kundorderpunkt .................................................................................................... 8

2.2.5 Partistorlek ............................................................................................................ 8

2.3 Lager ........................................................................................................................... 9

2.3.1 Lokalisering av lager ........................................................................................... 10

2.3.2 Planering och utformning av lager ....................................................................... 10

2.4 Klassificeringsmetoder .............................................................................................. 11

2.4.1 ABC-klassificering .............................................................................................. 11

2.4.2 ABC-flerkriterieanalys ........................................................................................ 12

2.4.4 Variationsklassificering ....................................................................................... 14

2.4.5 Sammanfattning .................................................................................................. 15

3 Metod............................................................................................................................... 16

3.1 Kvalitativ & Kvantitativ metod ............................................................................. 16

3.2 Litteraturstudie .......................................................................................................... 16

3.3 Datainsamling ............................................................................................................ 16

3.3.1 Primär- & sekundärdata ....................................................................................... 17

3.3.2 Intervju................................................................................................................ 17

3.4 Dataanalys ................................................................................................................. 18

3.5 Validitet & Reliabilitet ............................................................................................... 18

3.6 Genomförande ........................................................................................................... 19

v

3.6.1 Litteratursökning & litteraturstudie ...................................................................... 19

3.6.2 Intervjuer............................................................................................................. 20

3.6.3 Datainsamling av historisk data ........................................................................... 21

3.6.4 Bearbetning och analys av data ............................................................................ 23

3.6.6 Studiens trovärdighet ........................................................................................... 25

4 Nulägesbeskrivning .......................................................................................................... 26

4.1 Företagsbeskrivning ................................................................................................... 26

4.2 Tillverkning, lager och leveranser .............................................................................. 27

4.2.1 Kundavtal ............................................................................................................ 27

4.2.2 Slutkunden .......................................................................................................... 27

4.2.4 Kundorderpunkt .................................................................................................. 28

4.2.6 Leverans till kund ................................................................................................ 29

5 Analys .............................................................................................................................. 31

5.1 Analys av frågeställning 1 .......................................................................................... 31

5.2 Analys av frågeställning 2 .......................................................................................... 34

5.2.1 Val av kriterier .................................................................................................... 34

5.2.2 Volymvärde......................................................................................................... 35

5.2.3 Variation i liggtid ................................................................................................ 39

5.2.4 Arkformat............................................................................................................ 42

5.3 Analys av frågeställning 3 .......................................................................................... 44

5.3.1 Flerkriterieanalys ........................................................................................... 44

6 Diskussion ....................................................................................................................... 47

6.1 Diskussion kring tänkbara effekter ............................................................................. 47

6.2 Diskussion av studiens tillförlitlighet och kvalitet ...................................................... 48

7 Slutsats ............................................................................................................................. 51

Referenser ........................................................................................................................... 54

vi

Tabellförteckning Tabell 1. Respondenter ........................................................................................................ 20 Tabell 2. Order History ....................................................................................................... 22 Tabell 3. Delivery History ................................................................................................... 22 Tabell 4. Stocklist ............................................................................................................... 23 Tabell 5. Beräkningsunderlag .............................................................................................. 39 Tabell 6. Beräkningar arkformat EX3 .................................................................................. 42 Tabell 7. Beräkningar arkformat EX4 .................................................................................. 42

Figurförteckning Figur 1. Flerkriteriematris ................................................................................................... 13 Figur 2. Sammanfattning av teori ........................................................................................ 15 Figur 3. Genomförande ....................................................................................................... 19 Figur 4. Intervjuprocess ....................................................................................................... 21 Figur 5. Fiskebys kretslopp. (Fiskeby Board AB, 2019b) .................................................... 26 Figur 6. Materialflöde, KOP, Beslutspunkt .......................................................................... 27 Figur 7. Flödet via Hamnen ................................................................................................. 32 Figur 8. Flödet via Bruket ................................................................................................... 33 Figur 9. Klassificering - volymvärde ................................................................................... 35 Figur 10. Klassificering - genomsnittlig ordervikt ............................................................... 37 Figur 11. ABC i två dimensioner ......................................................................................... 38 Figur 12. Resultat av ABC med två dimensioner ................................................................. 38 Figur 13. Klassificering - liggtid .......................................................................................... 41 Figur 14. Underlag för arkformat......................................................................................... 43 Figur 15. Antal hanteringar för olika pallvikt i förhållande till en full lastbil........................ 44 Figur 16. ABC-flerkriterieanalys ......................................................................................... 45

1

1 Inledning

Det räcker med snabb sökning på ”nedläggning pappersbruk” på internet för att se att massa- och pappersindustrin i Sverige är hårt utsatt. Det är många bruk som har flyttats utomlands eller tvingats lägga ned de senaste åren. Pappersindustrin påverkas likt andra branscher av globaliseringen och konkurrensen är hård. Råvaru- och elpriserna är höga och dessutom finns det strikta regleringar i arbetsmiljö- och miljölagstiftning som påverkar möjligheterna för industrin att hålla sig lönsam. Detta ställer höga krav på företagen att hålla en god effektivitet, driftsäkerhet och produktivitet. (SKF, 2019)

Logistiksystemet är en viktig del i arbetet att uppnå en god lönsamhet. Kostnader, kundservice och kapitalbindning är variabler som har direkt påverkan på lönsamheten. Det är naturligt att kostnader påverkar lönsamheten och det är viktigt att aktivt arbeta med att sänka kostnaderna genom att undvika långa omställningstider, låga fyllnadsgrader och bristfälligt kapacitetsutnyttjande. Kundservice är en viktig variabel och genom att fokusera på de serviceelement som är viktiga och skapar mervärde för kunden kan resultatet indirekt påverka företagets lönsamhet i ett mer långsiktigt perspektiv. Kapitalbindning har en avgörande roll för ett företags lönsamhet och genom att minska den totala kapitalbindningen i produktion och i lager kan lönsamheten påverkas positivt. (Jonsson & Mattson, 2017, p. 32)

För att minska sin kapitalbindning bör produkter som skiljer sig åt i både omsättningshastighet och efterfrågan hanteras separat ur lagerhanteringssynpunkt. Det finns en större osäkerhet kring en produkt med oregelbunden efterfrågan än en produkt med regelbunden efterfrågan. En produkt med regelbunden efterfrågan kan få ett bättre flöde genom lagret och således hålla en högre lagerservicenivå. En produkt med oregelbunden efterfrågan binder istället kapital om en lika hög lagerservicenivå ska upprätthållas. Genom att skilja på dessa kan en mer effektiv lagerhantering uppnås. (Perell, 2017)

1.1 Bakgrund

Fiskeby Board AB i Norrköping med anor sedan år 1637 tillverkar idag förpackningskartong av 100 % returfiber (Fiskeby Board AB, 2019a). Fiskebys kunder är främst tryckerier runt om i Europa med slutkunder som alla efterfrågar kartong i produktspecifika mått. Fiskebys kunder lägger order på kartong baserat på slutkundens önskemål som Fiskeby sedan tillverkar. Tillverkningen startar när Fiskeby har mottagit ordern men när ordern är färdig betyder det dock inte nödvändigtvis att den skeppas iväg direkt till kunden. Utleveranserna på Fiskeby är avropsstyrda vilket innebär att kunderna, när ordern är färdig, själva väljer när dem vill ropa av sitt gods. Detta regleras i Fiskebys avtal där kunder har möjlighet att lagra godset hos Fiskeby under en viss tid utan avgift. För att hantera detta har Fiskeby idag ett lager på bruket där gods avses lagras temporärt, ett i Norrköpings hamn för längre lagring och ett i England avsett för den engelska marknaden. I dagsläget är det endast lagret i England som har designerat gods vilket innebär att endast engelska kunder förses från det engelska lagret. Vart övrigt gods lagras bestäms utifrån logistikpersonalens magkänsla och hur väl de känner sina kunder och sin marknad. Det är alltså kvalificerade gissningar som avgör huruvida en kunds gods hamnar på långtidslagring eller blir kvar på bruket.

2

1.2 Problembeskrivning

Problemet som Fiskeby har är att de idag styr sina lager Hamnen och Bruket baserat på magkänsla och historiska erfarenheter utan rutiner och standardiserade arbetssätt. Det är inte nödvändigtvis en nackdel men avsaknaden av konsekvent lagerstyrning får ibland konsekvenser så som att gods transporteras till Hamnen för att sedan avropas kort därpå. I ett sådant fall har Fiskeby spenderat onödig tid, administration och transport på en order som borde ha varit på Bruket. I andra fall är scenariot omvänt och gods som borde ha lagrats i Hamnen blir kvar på Bruket i hopp om ett snabbt avrop. Istället fastnar godset på bruket under en lång tid och tar upp onödig lagringsyta. Avsaknaden av konsekvent lagerstyrning har gjort att Fiskeby nu vill klassificera sina kunder efter deras beteendemönster och andra parametrar i syfte att styra sina lager. För att göra detta behöver:

(1) Parametrar som styr kundernas avropsmönster identifieras. (2) Order- och uttagskvantiteter samt uttagsfrekvens behandlas. (3) Klassificeringar och klassificeringsgränser bestämmas.

Fiskeby verkar på flera marknader med kunder i varierande storlek och med olika beteendemönster. Klassificeringen ska ge ökad förståelse för kundernas beteende och kan hjälpa Fiskeby att planera logistiken mer effektivt efter gemensamma parametrar på företaget.

1.3 Syfte

Syftet är att identifiera vilka parametrar som är relevanta för Fiskeby med avseende att styra lager för att vidare klassificera grupper av ”typ-kunder” för bättre lagerstyrning.

1.4 Forskningsfrågor

Baserat på problemformuleringen och syftet ligger följande frågor till grund:

1. Hur kan Fiskebys lager Hamnen och Bruket karaktäriseras samt vilka för- och nackdelar medför dessa lager? För att veta vilket typ av gods som lämpar sig bäst var behöver karaktäristiken på de två olika lagren utredas. Detta för att undersöka eventuella likheter och skillnader.

2. Vilka parametrar och gränsdragningar ska klassificeringarna innehålla för Fiskebys kunder? För att kunna klassificera kunderna behöver viktiga parametrar som ska styra klassificeringarna identifieras. Vidare behöver gränsdragningar bestämmas för att dela in kunderna i olika klasser.

3. Hur ska Fiskebys kunder styras mellan Hamnen och Bruket? Ämnar att dela in kunderna enligt i klasser enligt klassificeringarna för att kunna styra deras gods mellan Bruket och Hamnen.

3

1.5 Avgränsningar

I studien har data från ett urval av Fiskebys kunder behandlats. Dessa kunder är belägna på olika marknader som är tillräckligt stora och varierade för att ge en representativ bild av hela Fiskebys kundflora. Dock har den engelska marknaden har exkluderats helt då Fiskeby har ett lager som är designerat till den marknaden.

Fiskebys intention är inte att klassificera sina kunder baserat på hur värdefull en kund är för dem. Intentionen är en intern klassificering för att kunna styra sina lager mer effektivt. En kund med viss klassificering kommer alltså inte att gynnas mer eller mindre än en kund med annan klassificering.

All insamlad data från Fiskebys affärssystem är sekretessbelagd då den innehåller känslig information. Det innebär att data som presenteras i studien är fiktiv men baserad på verkliga data. Studien tar inte hänsyn till monetära värden vid behandling av kostnadsaspekter. Dock berörs kostnadsaspekten även om denna inte vägs in i något beslut.

1.6 Disposition

Rapporten innehåller 7 kapitel samt referenslista och bilagor. Kapitel 1 är ett inledningskapitel som innehåller bakgrund till problemet, en problembeskrivning samt syftet med studien och de forskningsfrågor som ligger till grund för studien. Vidare innehåller kapitel 2 den teoretiska referensram som fungerar som ett stöd till analysen och som bygger på forskningsfrågorna i studien. Teorin är vald för att skapa en grundläggande förståelse för forskningsområdet samt för att skapa en djupare insikt i det specifika problemområdet. Metoden samt genomförande finns presenterad i kapitel 3 där intervjuer, grunddata och bearbetning av data som använts i studien beskrivs närmare. Kapitel 4 bygger på intervjuer och är en nulägesbeskrivning som beskriver Fiskeby och deras tillverkningsprocess samt faktorer som alla spelar roll för materialflödet. Nulägesbeskrivningen är ett viktigt komplement till problembeskrivningen. I kapitel 5 analyseras nulägesbeskrivningen utifrån de forskningsfrågor som ligger till grund för studien samt med stöd från den teoretiska referensramen. Genomförandet och analysen diskuteras i kapitel 6. Slutligen redovisas slutsatser i kapitel 7.

4

2 Teori

Det är relevant för studien att beskriva teori och klargöra olika begrepp innan metoden presenteras eftersom genomförandet i metoden kommer att innehålla lagerpunkter och klassificering.

2.1 Logistik

Logistik kan definieras som planeringen, genomförandet och kontrollen av varor, tjänster eller information som ska förflyttas eller förmedlas från A till B. Ett bra sätt att beskriva logistik är genom 7 R som innebär att rätt produkt i rätt kvantitet med rätt kvalitet förflyttas till rätt plats i rätt tid till rätt pris och till rätt kund. Definitionen av vad som är rätt varierar beroende på situation där omvärldsfaktorer, kundens önskemål, produkten och kvantiteten har stor betydelse för vilket logistiskt tillvägagångsätt som bör tillämpas. Genom de 7 R:en blir det också tydligt att logistik omfattar hela försörjningskedjan och därför har stor betydelse för företagets lönsamhet. (Gleissner & Femerling, 2012)

2.1.1 Logistikkostnader

Samtidigt som logistik handlar om att leverera i tid, med kvalitet, och att kunna vara flexibel efter marknadens önskemål så är målet alltid att minimera kostnaderna för lager, hantering och transport (Gleissner & Femerling, 2012). Detta innebär att det finns en konflikt mellan att hålla en hög servicenivå och hålla nere kostnaderna. Ett exempel är att vilja erbjuda hög kundservice genom att erbjuda snabb leverans. Detta kan uppnås genom att ha färdiga produkter i ett färdigvarulager, men att ha ett färdigvarulager innebär hög kapitalbindning samt kringkostnader för att lagra materialet. För att uppnå effektivitet bör det råda balans mellan dessa två (Jonsson & Mattson, 2017, p. 34).

Logistiken har inverkan på flera kostnadsposter i försörjningskedjan. Oskarsson et al. (2014) delar in logistikkostnader i fem olika kostnadsposter; Lagerföring, lagerhållning/hantering, Transport, Administration och Övrigt.

Lagerkostnader kan delas in i två kostnadskategorier enligt både Oskarsson et al. (2014) och Ghiani et al. (2004) - den ena kategorin är Lagerhållning- och hanteringskostnader och den andra är Lagerföringskostnader. Att driva ett lager innebär kostnader i form av lån, hyra, personal och material. Den fysiska hanteringen av material är en kostnad i form av att tillhandahålla personal samt avskrivningar på utrustning och maskiner (Gleissner & Femerling, 2012). Detta beskriver Oskarsson et al. (2014) som Lagerhållning- och hanteringskostnader och innebär alla kostnader för att driva ett lager, det vill säga de kostnader som finns för att äga och driva lagerbyggnaden; underhållskostnader, personalkostnader och utrustning. Om lagerhållning istället sker hos en tredje part uppstår kostnader i form av avgifter och hyror (Ghiani, et al., 2004, p. 121). Vidare menar Gleissner & Femerling (2012) att material i lager innebär en kostnad i form av bundet kapital, eftersom materialet har ett värde som skulle kunna användas på annat sätt. Ghiani et al. (2004) beskriver det som att företaget går miste om investeringsmöjligheter, det vill säga kapitalet som är bundet i lager hade kunnat investerats i till exempel aktiemarknaden och gett företaget avkastning. Oskarsson et al. (2014) beskriver denna post som Lagerföringskostnader. Lagerföringskostnader i sin tur består av två dimensioner; kapitalbindning och riskkostnader. Kapitalbindning är en alternativkostnad som uppstår med material i lager, då kapitalet inte kan användas på något annat sätt. Riskkostnader

5

uppstår med material i lager då det finns en risk att materialet blir förstört eller inkurant (Oskarsson, et al., 2013, p. 40).

Transporter kan delas upp i två kategorier; interna och externa. Interna innebär transporter som sker inom företaget, det kan vara mellan lokaler eller innebära förflyttning, plockning och hantering. Med externa menas transporter av gods ut till kunder och vanligt är att företaget låter en tredje part sköta dessa. I detta fall tillkommer bland annat kostnader för administrativt arbete, så som bokning av transporter och hantering av fakturor (Gleissner & Femerling, 2012). Lumsden (2012) delar in transportkostnader i två kategorier; egentliga- och övriga transportkostnader. De egentliga kostnaderna är sådana som är direkt knutna till transporten; Förflyttning, lastning, omlastning och lossning. De övriga transportkostnaderna är då kringkostnader som på ett eller annat sätt indirekt berör transporten. Övriga transportkostnader är många och vidare ger Lumsden (2012) ett antal exempel där han menar att emballage som avser en enskild transport är en, skador på gods orsakat av transporten är en annan. Transporter kan ge upphov till tillfällig lagring eller till ersättning till transportföretaget om väntetid vid lastning eller lossning förekommer. Tullbehandling och andra formaliteter är ytterligare kringkostnader som transporter indirekt påverkar. (Lumsden, 2012, pp. 703-708)

Oskarsson et al. (2014) beskriver Administrativa kostnader som de kostnader som uppstår vid administrativ hantering av en logistisk händelse, exempelvis ordermottagning, orderbehandling, plockplanering, transportplanering och leveransavisering.

Vidare består den sista kostnadsposten enligt Oskarsson et al. (2014) av Övriga kostnader. Övriga kostnader innefattar bland annat kostnader för informationssystem som används för att stödja och driva materialflödet, emballagekostnader så som förpackningsmaterial, lastpallar, containrar samt andra kostnader som relaterar till logistik på något sätt. Logistikrelaterade kostnader kan vara kostnader som uppstår i produktion, försäljning eller marknadsföring som en konsekvens av ett beslut inom logistiken. (Oskarsson, et al., 2013, p. 41)

Vidare beskriver Ghiani et al. (2004) bristkostnader som en kostnad som uppstår när en kundorder inte kan uppfyllas. Axsäter (2015) menar att när en order inte kan levereras så finns det två utfall. Antingen kan kunden gå med på att vänta på ordern, eller så vänder sig kunden till en annan leverantör. Båda utfallen innebär kostnader för företaget (Axsäter, 2015, pp. 38-39). Antingen i form av förlorad försäljning eller i form av förseningskostnader, som också kan innebära att företaget måste betala en straffavgift (Ghiani, et al., 2004, p. 122). En utebliven affär kan påverka kundrelationen och därmed framtida affärer med kunden (Axsäter, 2015, pp. 38-39).

2.1.2 Kund- och leveransservice

Kundservice inkluderar alla kringtjänster som adderar värde till ett företags produkt(er) och kan vara den avgörande faktorn i en kunds val av företag (Lumsden, 2012, pp. 276-277). Det är därför också den del av logistiken som kan skapa intäkter. Servicen uppstår i interaktionen mellan köpare, säljare och tredje parter och innefattar leveransservice, materialflödesinformation och andra logistiktjänster (Jonsson & Mattson, 2017, pp. 27, 97-98).

Leveransservice handlar om förmågan att möta kundernas krav och kan delas in i de tre delarna före, vid samt efter leverans. Före leverans är det viktigt att kunderna förstår vad de kan förvänta sig samt att det finns en tillgänglighet för kunderna så att de kan säkerställa att de kommer få sina behov uppfyllda. Vidare är det viktigt att vid leverans leverera enligt avtal och

6

att tydligt informera om eventuella avvikelser. Efter leverans är det viktigt med uppföljning för att säkerställa att kunden är nöjd samt erbjuda ytterligare service som till exempel hantering av reklamationer. Vidare kan leveransservicen delas in i olika element för att möjliggöra mätning och uppföljning över hur god service som upprätthålls. (Oskarsson, et al., 2013, p. 35)

(Lumsden, 2012) delar in leveransservice i de sex olika leveransserviceelementen ledtid, leveranspålitlighet, leveranssäkerhet, servicegrad, flexibilitet samt information. (Jonsson & Mattson, 2017) samt (Oskarsson, et al., 2013) använder liknande terminologi och innebörd men viss variation förekommer mellan författarna.

Ledtid definieras som tiden från beställning till leverans och inkluderar aktiviteter som ordermottagning, orderbehandling, planering, tillverkning och distribution. Ledtiden motsvarar alltså kundens väntetid och kallas därför ibland för leveranstid enligt Lumsden (2012), vilket också är det uttryck som Jonsson & Mattson (2017) använder för att beskriva samma sak. En snabbare ledtid kan uppnås genom kortare tillverkninstider eller genom att tillgodose kundens behov genom ett färdigvarulager. Med ett färdigvarulager exkluderas tillverkningstiden från ledtiden och den blir således kortare (Lumsden, 2012, p. 269). Ledtid kan också omfatta andra delar i företaget men har då inte någon koppling till service mot kund – exempelvis produktionsledtid. (Olhager, 2013, p. 28)

Leveranspålitlighet definieras av hur väl ett företag kan leverera enligt den tid kunden har blivit lovad (Lumsden, 2012, pp. 269-270). Leveranspålitligheten kan innefatta hur väl gods levereras direkt från lager men också hur väl gods kan levereras efter lagd order. Om leverans sker direkt från lager innebär det att företaget har gjort bra prognoser och därmed förutsett kundens behov (Sarmiento, et al., 2007). Pålitligheten mäts genom andelen leveranser som levereras helt enligt löfte eller inom tillåtet intervall i förhållande till alla leveranser (Lumsden, 2012, pp. 269-270). En låg leveranspålitlighet innebär att leveranser har skett utanför lovad tid oavsett om de sker för tidigt eller försent (Jonsson & Mattson, 2017, pp. 101-102). En god leveranspålitlighet kan vara synonymt med konkurrenskraft och kan vinna nya kunder och order för företag. Den kan också i vissa fall ses som en självklarhet som endast märks om pålitligheten är låg vilket då kan leda till tappade marknadsandelar (Sarmiento, et al., 2007).

Leveranssäkerhet beskriver hur väl ett företag lyckas leverera rätt vara i rätt kvantitet med rätt kvalitet. Serviceelementet är starkt kopplat till lagerföringskostnader då många företag idag vill minimera sina lager och samtidigt erbjuda en god service. Därför ställer det höga krav på att leveranssäkerheten är hög då en felaktig leverans kan leda till produktionsstopp eller andra oönskade konsekvenser (Lumsden, 2012, p. 270). Leveranssäkerheten mäts vanligtvis som andel leveranser utan anmärkning från kund genom totala antalet leveranser. Med anmärkningar avses förutom fel produkter eller mängd också kvalitetsfel samt skadade produkter. (Jonsson & Mattson, 2017, p. 102)

Servicegrad, även kallad lagertillgänglighet (Mattsson, 2012d) eller lagerservicenivå (Jonsson & Mattson, 2017) definieras som ett företags förmåga att leverera direkt från lager och då vanligtvis färdigvarulager. Det finns därför en stark koppling mellan servicegrad och säkerhetslager (Lumsden, 2012, p. 270). Servicegraden mäts normalt som den andel av artiklar som funnits tillgängliga vid det tillfälle då efterfrågan uppstått. Det finns dock andra sätt att beräkna servicegraden som till exempel andel dagar där en artikelgrupp är större än noll (Mattsson, 2012d).

7

Flexibilitet kan definieras som andelen speciella, brådskande eller oförväntade kundönskemål som kunde uppfyllas i förhållande till det totala antalet önskemål (Rafele, 2004). Under flexibilitet faller inte endast leveranser utan också möjligheten att omstrukturera det dagliga arbetet så att företaget fortfarande kan upprätthålla en god leveranssäkerhet och leveranspålitlighet (Lumsden, 2012, p. 271). Jonsson & Mattson (2017) menar att flexibilitet likt leveransservice kan delas in som före och vid leverans. Vid en sådan uppdelning blir det enklare att mäta hur flexibelt ett företag är genom att till exempel före leverans mäta förmågan att med kort varsel byta leveranstid (Jonsson & Mattson, 2017, p. 103).

Information kan inkluderas i samtliga serviceelement. Det handlar om ett informationsutbyte mellan företag och kund och inkluderar kommunikation gällande erbjudandet, avvikelser, förväntningar, krav och mycket mer (Lumsden, 2012, p. 271).

2.2 Produktionsplanering

I tidigare kapitel har olika aspekter inom kundservice beskrivits. Dessa aspekter påverkar i stor utsträckning hur väl företag kan konkurra på marknaden idag. Olhager (2013) menar att det inte räcker med att erbjuda ett konkurrenskraftigt pris. Produktionsverksamhetens processer består av såväl produkter och dess processer som strategi, planering och styrning. Dessa måste ständigt förbättras för att behålla och för att kunna utveckla sin konkurrensposition på marknaden (Olhager, 2013, p. 19). Produktionsplanering handlar om att planera och kontrollera materialanskaffning, prognosarbete, kapacitetsplanering samt schemaläggning och sekvensering av arbete med målet att minimera kostnader och höja servicen (Stevenson, et al., 2005).

2.2.1 Processindustrin

Lager (2001) beskriver att den typiska karaktäristiken för processindustrin är ett flöde av material i tre steg. Det första steget är inkommande material som sedan går igenom en produktionsprocess och omvandlas. Utkommande material är sedan slutprodukten. Inkommande material i processindustrin är typiskt råmaterial. Vidare menar Lager (2001) att andra typiska karaktärsdrag för processindustrin är att produktionsanläggningen är väldigt stor och lokaliserad på en och samma plats, det finns en kedja av kunder och den som är kunden är sällan slutkunden samt att tillverkningsprocessen ofta är kontinuerlig. Produktionens konfiguration är ofta svår att modifiera och produkterna är beroende av varandra, vilket betyder att en ändring av en produkt eller process påverkar andra produkter och processer. (Lager, 2001)

2.2.2 Planering

Planering kan generellt delas upp i de tre stegen huvudplan, behovsplan samt detaljplan (Oskarsson, et al., 2013, pp. 152-163). För att göra en bra plan menar (Olhager & Wikner, 2000) att det måste finnas en god förståelse för produktions- och styrningsmiljön. Med det menas att det bör finnas en god förståelse för marknaden, kunderna, produkten och produktionsprocessen innan företaget bestämmer sig för hur de ska planera (Olhager & Wikner, 2000). Huvudplaneringen sker sedan på strategisk nivå vilket innebär att den sker över en längre tidshorisont. Huvudplanen genomförs för att kontrollera att det finns tillräcklig kapacitet i produktion, bemanning, lager och andra resurser för behov i framtiden. Det är baserat på huvudplanen som behovsplanen kan genomföras. Behovsplanen sker på mellanlång sikt och bryter ned huvudplanen i mer detaljerad planering eftersom planen ligger närmare behovet.

8

Den ska hjälpa företaget att få en överblick över vilka resurser som kommer att utnyttjas och hur mycket inom en snar framtid. Detaljplaneringen sker sedan på kort sikt och kan ses som planen för den dagliga eller veckovisa verksamheten. Här planeras vem som ska göra vad, genom vilken maskin och när. (Oskarsson, et al., 2013, pp. 152-163)

2.2.3 Produktionsstrategier

De mest kritiska faktorer som påverkar planeringen är volym och den variation som förekommer i produktionen. Ofta är dessa faktorer drivna av hur mycket inflytande kunderna tillåts att ha i utformningen av produkten eller servicen som ska tillhandahållas kunden. Chapman (2006) menar att olika produktionsstrategier kan användas för att planera produktionen utefter vilken grad av inflytande kunderna tillåts ha. I Make-to-Stock (MTS) tillåts kunden minst inflytande i slutprodukten. Produkten tillverkas till färdigt skick och lagras därefter. Produktionen kan påverkas av kundernas efterfrågan i ett tidigt stadie av produktutvecklingen men senare har kunden bara ett val; att köpa, eller inte köpa. En annan produktionsstrategi där kunden tillåts mer inflytande är Assemble-to-Order (ATO). Det innebär att kunden själv har möjlighet att komponera ihop, eller välja utformning av redan färdigtillverkade komponenter. Det samma gäller likt MTS, att produktionen i ett tidigt stadie kan påverkas av efterfrågan, men kunden har senare endast möjlighet att välja utformning från de alternativ som erbjuds. Vidare kan produktionsstrategin Make-to-Order (MTO) tillämpas där kunden tillåts bestämma utformningen av produkten efter individuella önskemål, men inom ramen för vad företagets råmaterial och komponenter tillåter. Den produktionsstrategi som tillåter mest inflytande är Engineer-to-Order (ETO), där slutproduktens utformning och servicen är helt anpassad till kundens önskemål. (Chapman, 2006)

2.2.4 Kundorderpunkt

Jonsson & Mattson (2017) beskriver att det som skiljer dessa produktionsstrategier åt är var kundorderpunkten (KOP) finns. KOP uppstår där kunden tillåts ha inflytande i framtagningen av produkten samt av leverans. Innan KOP är tillverkning och inköp av material prognosstyrd och därefter är tillverkningen kundorderstyrd. I MTS ligger KOP efter att slutprodukten är tillverkad, medan i MTO efter materialanskaffning men före detaljtillverkning, montering och sluttillverkning. I ETO ligger KOP mycket långt bak i produktutformningen eftersom produkten mer eller mindre tillverkas efter kundorderspecifikationer. (Jonsson & Mattson, 2017, p. 177)

2.2.5 Partistorlek

Sällan är efterfrågan den samma som vad som är lämpligt att tillverka vid varje tillfälle då behov uppstår (Jonsson & Mattson, 2017, p. 320). Problemet med hur stora kvantiteter som ska tillverkas kallas för partiformning och innebär en avvägning mellan ordersärkostnader och lagerhållningskostnader (Olhager, 2013, p. 286). Jonsson & Mattson (2017) menar att det finns både ekonomiska och icke-ekonomiska faktorer som påverkar valet av orderkvantitet. En icke-ekonomisk faktor kan vara att det helt enkelt inte är möjligt i produktionen att tillverka just vad som efterfrågas för tillfället utan större kvantiteter är nödvändigt, även då ekonomiska motiv saknas. Att tillverka mer än vad som efterfrågas betyder att lagerhållning tills dess att utleverans sker är nödvändig och ju mer lager som behövs desto större lagerhållningskostnader medför det (Jonsson & Mattson, 2017, pp. 320-321). En stor partistorlek innebär å andra sidan lägre ordersärkostnader. En liten partistorlek innebär det motsatta, högre ordersärkostnader

9

men lägre lagerhållningskostnader (Olhager, 2013, p. 286). Vidare finns fler skäl till varför beslut om vilken partiformning som ska tillverkas är av vikt; ställtider undviks, produktionstakten ökar och bearbetning av hela partiet kan ske samtidigt. Partiformningen påverkar framtida lagernivåer, genomloppstider i produktionen, leveranstider och resursutnyttjandet av såväl maskiner som personal (Segerstedt, 2012).

2.3 Lager

Det finns många anledningar till att lager förekommer, är nödvändiga och bra för företag. Tompkins (refererad i Faber, 2015) menar att ett lagers primära funktion är ta emot gods, lagerhålla det tills dess att godset efterfrågas och när efterfrågan uppstår så ska godset plockas och skickas till den som har efterfrågat godset. Richards (2014) beskriver att lager förr sågs som en stor kostnadspost som inte tillförde något värde. Lager användes endast som en backup för att förse produktionen med material och för att säkerställa att kundernas efterfrågan möttes. Med en ökad globalisering är synsättet idag annorlunda och innebörden av lager har fler dimensioner och anses vara en värde-adderande process. Lager används idag också för att kunna leverera värde till kunden. Det handlar om att kunna leverera rätt produkter i rätt kvantiteter till rätt ställe och precis på utsatt tid. (Richards, 2014)

Marknadens efterfrågan är sällan förutsägbar och det förekommer ofta stor osäkerhet. Det uppstår ständigt oförutsedda händelser som t.ex. väder, nya produktlanseringar och evenemang som påverkar efterfrågan på ett visst sätt och det är därför viktigt att ha lager. En andra anledning till att ha lager menar Richards (2014) är att det finns en ekonomisk avvägning mellan lagerkostnad och transportkostnader. Priset per enhet blir generellt billigare vid fullastade transporter vilket innebär att det kan vara lönsamt att lagerhålla extra produkter för att uppnå detta. Vidare ger lager också möjlighet att köpa in större partier vilket ofta erbjuds av leverantörer till ett bättre pris. Även här är det en avvägning mellan det reducerade priset och kostnaden för att lagerhålla godset. Att skydda sig mot osäkerhet i ledtider är en annan anledning till att ha lager. Ledtider kan variera kraftigt beroende på vart leverantören är belägen. Lokala leverantörer kan vara mer kostsamma och det kan ur ett ekonomiskt perspektiv vara mer lönsamt att istället välja att lagerhålla gods som transporteras mer långväga ifrån med en längre ledtid. Återigen är det en avvägning mellan kostnaden för leverantörer, transporter och lager. Hos tillverkande företag är det vanligt att stänga ner produktionen under semestertider eller underhåll av maskiner. Eftersom produktionen är nere under en viss tid behöver det tillverkas extra som kan förse behovet under denna tid och detta kräver lagringsutrymme. I produktionen förekommer ofta omställningar av maskiner när en ny variant, färg eller design ska produceras. Omställningar är förknippade med en ställtid och en kostnad. Det är därför billigare per enhet att producera i längre produktionskörningar och lager är då nödvändigt. Avvägningen här blir mellan lagerkostnaden per enhet och besparingen per producerad enhet vid längre körningar. (Richards, 2014)

Nästan alla företag har någon typ av lager och beroende på egenskap och förutsättningar finns det olika typer av lager. Råvarulager, säkerhetslager och distributionslager är vanligt förekommande lagertyper som har olika förutsättningar och måste hanteras på olika sätt. Om det är stora fluktuationer i efterfrågan ställer det krav på ett välfyllt råvarulager så att produktionen inte går på tomgång. Det är då också viktigt med ett säkerhetslager som säkerställer att företaget fortfarande kan förse kunderna med varor. Slutligen kan ett

10

distributionslager nyttjas för att erbjuda kunderna snabba leveranser och korta ledtider. (Gleissner & Femerling, 2012)

Faber (2015) delar istället upp lager i två kategorier; distributionslager och produktionslager. Distributionslager samlar ofta många produkter från olika leverantörer för att sedan leverera vidare mindre kvantiteter av olika produkter till olika kunder. Detta ställer krav på att lagret har en bra pack- och plockprocess då många produkter är i omlopp. Produktionslager innefattar ovan nämnda råvarulager men också komponentförråd och färdigvarulager. Färdigvarulagret fungerar som lager för färdigproducerade produkter som kan skickas direkt till kund eller vidare till andra lager. Ett färdigvarulager kan lagra gods väldigt länge då t.ex. en produktionsvolym överstiger ordervolymen. Ett färdigvarulager kan också lagra gods åt kunder men har sällan samma kapacitet som ett distributionslager. (Faber, 2015)

2.3.1 Lokalisering av lager

Lokalisering av lager är ett av de viktigaste strategiska beslut som ett företag gör. Ett naturligt tankesätt att utgå ifrån är vart de stora kunderna är belägna och placera ett lager i närheten. Det är dock inte den enda faktorn att ha i åtanke, inte heller den avgörande (Richards, 2014). Viktiga aspekter vid lokalisering av lager kan delas upp i kvantitativa och kvalitativa faktorer. Kvantitativa är kostnader så som transportkostnader, lagerhyra och driftskostnader. Kvalitativa är t.ex. det geografiska läget, kvaliteten på lokalen och tillgång till infrastrukturen (Gleissner & Femerling, 2012). Tillgången till infrastruktur omfattar både närhet till vägnät samt till hamn och flygplats. Vidare menar Richards (2014) att leverantörer och produktionens belägenhet är viktiga faktorer. Grant, et al., (2017) påpekar att tillgången till arbetskraft är en faktor som också måste utvärderas vid lokalisering av lager. Ju fler värde-adderande tjänster som ska erbjudas i lagret och vid större komplexitet, desto viktigare är det med kompetent personal (Grant, et al., 2017).

I många fall räcker ett företags lager inte till och att investera i ett nytt lager är för dyrt. Då hyr ofta företag lager och andra funktioner genom tredjepartslogistik. Vid en sådan lösning betalar företaget en avgift för att transportera och lagerhålla gods hos tredje parten. Dock är det inte alltid självklart i vilket av lagren som en viss typ av gods ska lagras. (Wutthisirisart, et al., 2015)

2.3.2 Planering och utformning av lager

Det finns fem olika aspekter att ta hänsyn till vid planering och utformning av lager: övergripande lagerstruktur, dimensionering, layout, utrustning samt val av operativ strategi (Gu, et al., 2010).

Den övergripande strukturen innefattas av hur många lagerpunkter ett företag har och vilken typ av teknik och vilka lagersystem lagerpunkterna erbjuder. Det handlar om att upprätthålla rätt kapacitet givet materialflödet till lägsta möjliga kostnad (Gu, et al., 2010). Jonsson & Mattson (2017) menar att den övergripande strukturen påverkas av hur många lagerpunkter ett företag har vilket i sin tur påverkar centraliseringsgraden. Låg centralisering med flera lagerpunkter ger närhet till kunderna vilket i sin tur ger bättre leveranssäkerhet och leveranspålitlighet. Hög centraliseringsgrad med få lagringspunkter ger istället större matrialflöden i varje enskild lagerpunkt vilket i sin tur ger förutsättningar för investeringar i effektivare lagersystem (Jonsson & Mattson, 2017, pp. 261-262).

11

Dimensionering av lager kan delas upp i olika beståndsdelar som alla beröra kapaciteten i lagret. Ett tredjepartslager styr inte själva inflödet och utflödet av gods vilket innebär att det måste finnas en större flexibilitet i kapaciteten i lagret. Styr företaget sitt egna lager måste istället kostnadsaspekter som lagerförings-, lagerhållnings-, samt bristkostnad i förhållande till kapaciteten vägas in. En annan kostnad som kan vägas in är den för att hyra ett externt lager. Detta kan göras periodvis om det krävs utökad kapacitet under en viss period. (Gu, et al., 2010) Dimensionering handlar också om hur och till vad ytor uttnyttjas. I det innefattas till exempel hur stor respektive klassificeringszon eller pack- och plockzon ska vara (Rouwenhorst, et al., 1999).

Efter dimensioneringen kan layouten utformas. Med layout menas hur produkter ska flöda genom lagret, vilka förvaringssytem som ska implementeras, hur breda och djupa gångar och förvaringsytor skall vara samt vilken grad av automation som ska finnas i lagret (Gu, et al., 2010). Jonsson & Mattson (2017) menar att målet med layoututformningen är att skapa rationella och effektiva flöden. Detta kan uppnås genom att antingen skapa linjära flöden där inflöde och utflöde sker på motsatta sidor av lagret och därför skapar ett flöde där alla produkter färdas linjärt eller genom ett såkallat U-format flöde. Med ett U-format flöde sker inflöde och utflöde på samma sida av lagret och produkterna kan förvaras baserat på till exempel klassificiering. Produkterna kan också förvaras på olika sätt, till exempel genom fristapling, ställagelagring eller automatlagring vilka alla har för- och nackdelar. (Jonsson & Mattson, 2017, pp. 68-74)

Val av utrustning faller sig ofta naturligt då ovan nämnda aspekter har beslutats om. En viss typ av layout, dimensionering och produkt kräver ofta en viss typ av utrustning som dock kan vara mer eller mindre automatiserad. Den operativa strategin innefattar hur produkter ska lagras genom till exempel klassificering samt hur och var de ska packas,plockas samt lastas. (Gu, et al., 2010)

2.4 Klassificeringsmetoder

Som tidigare beskrivits kan lager innebära stora kostnader. Att hantera lager rätt är därför av yttersta vikt (Ghiani, et al., 2004, p. 121). Lagerstyrning handlar om beslut så som vad, hur mycket och hur länge något ska köpas in och lagerhållas för att kunna uppnå en önskad servicenivå men samtidigt hålla nere kapitalbindningen (Stefansson, 2016). Vidare delar Stefansson (2016) in lagerstyrning i fem steg: Klassificering, Prognostisering, Partiformning, Servicegrad och säkerhetslager samt Uppföljning.

Klassificering är det första steget i lagerstyrning (Stefansson, 2016). Att dela upp artiklar i olika klasser är ett hjälpmedel för att differentiera logistikinsatserna i ett företag. Detta är fördelaktigt för att använda företagets resurser till sådant som ger störst effekt i förhållande till resursinsats. Jonsson & Mattsson (2017) beskriver att det kan handla om att beställa artiklar med hög omsättning oftare för att få ett mindre omsättningslager eller att ha ett större säkerhetslager för de artiklar som efterfrågas i större grad för att uppnå en hög servicenivå med mindre kapitalbindning. Differentiering skiljer sig mellan företag beroende på vad som har störst betydelse för företaget. (Jonsson & Mattson, 2017, p. 426)

2.4.1 ABC-klassificering

ABC-klassificering är en klassificering som bygger på volymvärde (Mattson, 2014a). Den grundar sig i Paretos 80/20 minoritetsprincip där ett relativt litet antal produkter representerar

12

en stor del av försäljningsvolymen (van Kampen, et al., 2012).Volymvärdet innebär den årsförbrukning eller efterfrågan per år som finns multiplicerat med priset per styck. Beroende på storleken på volymvärdet delas produkterna in i klasser, så som A, B, C och så vidare (Jonsson & Mattson, 2017, p. 426). Klasserna motsvarar intervall och A representerar den volymvärdesklass med de artiklar som har högst volymvärde Mattson (2014a). Vanligtvis används Paretos 80/20 regel för att bestämma A-klassen där 20% av produkterna står för 80% av det totala volymvärdet (Stojanović & Regodić, 2017). Som benämnts ovan så används volymvärdeklassificering likt andra klassificeringsmetoder för att differentiera logistikinsatserna och för att identifiera de artiklar som påverkar kapitalbindning, kostnader för lagerstyrning och leveransförmågan till stor del. Ett sätt att göra en ABC-klassificering är enligt Mattson (2014a) att:

1. Beräkna efterfrågan per år för var och en av de artiklar som ska ingå i klassificeringen. 2. Beräkna volymvärdet för var och en av artiklarna genom att multiplicera

årsförbrukningen med dess försäljningspris eller standardkostnad/medelinköpspris. 3. Beräkna summan av volymvärdet för alla artiklar. 4. Beräkna varje artikels volymvärde i procent av det totala volymvärdet för alla artiklar. 5. Rangordna artiklarna från högst till lägst efter hur stor procentandel av det

sammanlagda volymvärdet. 6. Analysera fördelningen av artiklar och bestäm ett lämpligt antal olika klasser med

volymvärdesintervall. 7. Ge varje artikel den volymvärdesklass som motsvaras av dess volymvärde. (Mattson,

2014a)

2.4.2 ABC-flerkriterieanalys

Teunter et al. (2010) är mycket kritiska till den traditionella ABC-klassificeringen där respektive klass styrs med samma servicenivå. De menar att klassindelningen inte tar hänsyn till lagerkostnader i förhållande till servicenivå och att indelningen därför inte blir kostnads-serviceoptimal. Istället bör fler kriterier som brist- och lagerkostnad införas i framtagningen av klasser (Teunter, et al., 2010). Flores & Whybark (1986) var först att anse att fler kriterier bör införas och att innehållet är helt beroende av vilken del av organisationen som berörs. För en teknikavdelning kan artiklar klassificeras efter risken för inkurans och för en inköpsavdelning kan artiklar klassificeras efter ledtid och variation i ledtid (Flores & Whybark, 1986). Med detta som grund skapade Flores & Whybark (1986) en tvådimensionell matris där två kriterier kunde analyseras samtidigt, se figur 1.

13

Figur 1. Flerkriteriematris

Konceptet är att analysera artiklar med hänsyn till två faktorer. Idealt är att artiklarna faller in under samma klass i båda perspektiven och således bildar en diagonal A-A, B-B samt C-C men så är sällan fallet, se figur 1. Flores & Whybark (1986) menar då att klassificering bör justeras så att A-B och B-A blir A, A-C och C-A blir B samt B-C och C-B blir C för att få tre klasser att styra. Dock är det inte alltid möjligt eller rättvist att dela in en flerkriterieanalys i tre klasser längs diagonalen eftersom kriterium X kan vara mycket mer betydelsefull än volymvärdet. Det är då upp till ansvariga inom företaget att bestämma vilka av de nio möjliga klasserna som är mest betydelsefull (Flores & Whybark, 1986).

2.4.3 Rörlighetsklassificering

Rörlighetsklassificering benämns ofta med klasser så som 1, 2 och 3 där klass 1 står för de artiklar som har flest lagerrörelser per period. Jonsson & Mattson (2017) beskriver att en artikels rörlighet bestäms av hur många lagerrörelser den har per period, det vill säga in- och utleveranser (Jonsson & Mattson, 2017, p. 428). En lagerrörelse kan också avse antal kundorder under en period. Ibland benämns även rörlighetsklassificering som XYZ. Syftet är att differentiera sättet att prognostisera och att styra sina lager och används även vid utformning av lager och placeringen av artiklar i lager. Ett logiskt angreppssätt för artiklar med hög rörlighet är att placera dem mer lättåtkomligt än artiklar med mindre rörlighet eftersom det ur hanteringssynpunkt blir lättare. Mattson (2014b) menar även att rörlighetsklassificering är användbart vid inventeringsrutiner då det kan vara aktuellt att inventera artiklar med hög rörlighet mer ofta än artiklar med låg rörlighet (Mattson, 2014b). Arbetsgången för rörlighetsklassificering är enligt Jonsson & Mattson (2017):

1. Samla information om antal lagerrörelser/kundorder per år (finns ofta i företagets affärssystem).

2. Rangordna artiklarna från flest lagerrörelser till minst lagerrörelser. 3. Fastställ lämpliga intervallgränser. 4. Dela in artiklarna i olika rörlighetsklasserna. (Jonsson & Mattson, 2017, p.

428)

14

2.4.4 Variationsklassificering

Eftersom efterfrågan på olika artiklar generellt sätt varierar från period till period och kan vara oregelbundna så kan en XYZ-klassificering göras för att differentiera sättet att prognostisera och att styra lager. XYZ-klassificeringen kallas också för variationsklassificering eftersom artiklar klassificeras efter hur stor variation i efterfrågan som finns för de olika artiklarna. X-klass innebär vanligtvis artiklar med minst variation i efterfrågan (Mattson, 2014c).

Med olika variationsklasser går det att göra mer optimala prognostiseringar och att använda olika lagerstyrningsmetoder för de olika klasserna eftersom de olika klasserna innehåller olika parametrar som påverkar vad som är optimalt. Mattson (2014c) beskriver att efterfrågan kan vara konstant över en längre tidsperiod när genomsnittet betraktas eller så kan efterfrågan variera systematiskt på grund av trender eller säsongsvariation. Vidare menar Mattson (2014c) att det finns flera tillvägagångssätt att göra en XYZ-klassificering på. Ett sätt att fastställa variationsklasser är att göra en manuell bedömning av karaktären av variationen men en förutsättning är att karaktären kan definieras och beskrivas:

X Det förekommer viss variation i efterfrågan men inga större från månad till månad. Prognostisering är lätt.

Y Viss variation finns. Artiklar efterfrågas inte varje månad. Går relativt lätt att prognostisera.

Z Stor variation i efterfrågan och artiklar efterfrågas endast ett antal månader på året. Prognostisering är svårt att göra. (Mattson, 2014c)

Ett andra sätt att göra en XYZ-klassificering är att använda sig av variationskoefficienter. En variationskoefficient är ett spridningsmått och används inom ramen för XYZ-klassificering som en talserie i form av värden på efterfrågan i en period. Variationskoefficienten är kvoten mellan standardavvikelsen i en period och medelvärdet över ett antal perioder. (Mattson, 2014c)

V i = 鎚日朕日*100 [%]

Där: ℎ徹拍 =怠津∑ ℎ沈津沈退怠

si = 謬怠津∑ (ℎ沈珍 − ℎ徹拍 )態津沈退怠

V i = Variationskoefficienten. ℎ徹拍 = medelvärdet under tidsperiod i. 嫌沈 = standardavvikelse under tidsperiod i.

n = antal tidpunkter mätta under tidsperioden. ℎ沈珍 = värdet vid respektive tidpunkt j under tidsperiod i. (Pekarčíková, et al., 2014)

När variationskoefficienten har beräknats kan klasserna definieras. Om t.ex. variationskoefficienten (V) är ≤ 0,5 är artikeln lämpligtvis klass X, om 0,5 > V < 1,0 klass Y och om V ≥ 1,0 klass Z. (Mattson, 2014c)

15

För att kunna ta hänsyn till både variationer i efterfrågan samt volymvärdet vid utformning av prognos- och lagerstyrningsmetoder så menar Mattson (2014c) att det med fördel går att kombinera XYZ- med ABC-klassificering. Resultatet blir en tvådimensionell matris innehållandes bokstavskombinationer som kan användas för att åstadkomma en mer optimal lagerstyrning. En XA artikel kan t.ex. falla in under artiklar med beställningspunktssystem medan en ZA artikel faller in under kundorderstyrd produktion. (Mattson, 2014c)

2.4.5 Sammanfattning

Den teoretiska referensramen är kopplad till syftet enligt figur 2. Inom logistik är målet att sänka kostnader men samtidigt att upprätta en god kundservice. Därmed kan logistik brytas ner i logistikkostnader samt kundservice och genom bra produktionsplanering och rätt lagerstyrning kan båda dessa uppnås. Både kostnader samt vilken grad av kundservice som tillämpas har inverkan på produktionsplaneringen, som i sin tur påverkar vad för typ av lager som är nödvändigt. Lagerfunktionen kan bero av var lagret är lokaliserat samt hur det är dimensionerat. Dessa aspekter är faktorer som beror på vilken lagerstyrning som tillämpas. En lagerstyrningsmetod som kan tillämpas för bättre lagerstyrning är klassificering av något slag där ovannämnda aspekter alla är viktiga att bära med sig vid valet av lagerstyrning och klassificering.

Figur 2. Sammanfattning av teori

16

3 Metod

3.1 Kvalitativ & Kvantitativ metod

Starrin & Svensson (1994) beskriver att data som ges en grov skattning är kvalitativa medan data som ges en precis skattning är kvantitativa. Backman et al. (2014) menar att kvantitativ forskning används vid undersökningar av något mätbart, vilket är synonymt med ”kvantifierbart”, där data kan representeras i siffror. I kvalitativ forskning är att söka förståelse huvudfokus, där det viktiga är människors uppfattningar samt upplevelser. En viktig skillnad mellan metoderna är tolkning, som är ett grundläggande drag för kvalitativ forskning. (Backman, et al., 2014, pp. 297-298)

Vidare skiljer Starrin & Svensson (1994) på kvalitativ- och kvantitativ metod genom bland annat målsättningen. I kvalitativ analys är målsättningen att identifiera och bestämma förteelser, egenskaper samt innebörden av okänd eller icketillfredsställande karaktär. De olika aspekterna är typiskt variationer, strukturer, och processer. Med kvantitativ analys är målsättningen istället att undersöka fördelningar och olika samband i redan definierade förteelser, egenskaper samt innebörder. Forskningsfrågor i kvantitativ analys har ofta karaktär likt ”Finns det..?” och ”Förekommer det..?” medan karakätären i kvalitativ analys är ”Vad..?” (Starrin & Svensson, 1994, p. 23). Svenning (2003) menar att kvalitativa och kvantitativa metoder båda bör användas för att komplettera varandra eftersom de båda metoderna har likvärdigt vetenskapligt värde men behandlar olika aspekter av verkligheten.

3.2 Litteraturstudie

Vid sökning av litteratur bör en sökstrategi användas för att kunna hantera och sortera i all den information som finns tillgänglig. Detta för att i så stor utsträckning som möjligt kunna identifiera vad som är relevant för syftet (Bell, 2006, pp. 115-116). Vidare menar Bell (2006) att det är viktigt att noggrant definiera och bearbeta nyckelord för att kunna hitta rätt källor som har relevans för forskningsområdet.

Aveyard (refererad i Bell, 2006) menar att syftet med en litteraturstudie är att genom granskning få nya insikter som framträder först när information betraktas tillsammans med annan information. En del av litteraturen kan liknas vid en pusselbit, där den kompletta litteraturstudien ska motsvara ett färdigt pussel.

Ett bra hjälpmedel att hitta litteratur är enligt Ejvegård (2012) bibliotekens databaser. För att hitta relevans kan innehållsförteckningen, register, sammanfattning, och nyckelord vara bra hjälpmedel (Ejvegård, 2012, pp. 47-48). Enligt Lindstedt (2019) betyder inte något som är publicerat med vetenskaplig grund att de nödvändigtvis behöver stämma. Vad som står kan skilja sig åt i olika kontexter och läsaren bör vara kritiskt granskande vid inhämtandet av litteratur. Lindstedt (2019) skiljer på att vara kritisk och att vara negativ och menar att kritisk är att granska och bedöma hur väl litteraturen passar och vilka brister som föreligger.

3.3 Datainsamling

Eriksson & Wiedersheim-Paul (2014) skiljer på information och data och menar att data är enskilda uppgifter och information är betydelsen av data. Vidare menar dem att det är nödvändigt att använda data i ett sammanhang för att få information. Till exempel kan +10

17

grader anses som varmt under vinterhalvåret, men kallt under sommarhalvåret. Utan sammanhanget vinter eller sommar går det inte att få information om det är kallt eller varmt. (Eriksson & Wiedersheim-Paul, 2014, p. 90)

3.3.1 Primär- & sekundärdata

Hur data kan samlas in skiljer Eriksson & Wiedersheim-Paul (2014) på genom primär- och sekundärdata. Primärdata är data som forskaren eller studenten själv samlar in i form av intervjuer, mätningar, observationer och liknande. Sekundärdata är data som istället införskaffas genom redan insamlad data som finns i register, databaser och arkiv (Eriksson & Wiedersheim-Paul, 2014, pp. 90-91). Nackdelen vid insamling av primärdata är att det är tids- samt resurskrävande (Fangen & Sellerberg, 2011, p. 76). En fördel med primärdata är enligt Eriksson & Wiedersheim-Paul (2014) att det går att få bättre, mer precis anpassning av data till frågeställningarna som ämnas att besvaras än med sekundärdata. Sekundärdata är redan existerande data, men ibland inte fullt bearbetad (Fangen & Sellerberg, 2011, p. 77). Det är således viktigt vid insamling av sekundärdata att forskaren är medveten om hur data har samlats in vid användning av sekundärdata. Sekundärdata kan vara missvisande om forskaren inte säkerställer att den har samlats in på ett sådant sätt att den passar för forskningsområdet (Lindstedt, 2019, pp. 223-224). Fördelen med sekundärdata är att det vanligtvis finns mycket, redan insamlad data att hämta och det är generellt inte lika tids- och resurskrävande som vid inhämtning av primärdata. Företag har ofta databaser med lagrad information och det finns offentliga register och databaser som tillhandahåller omfattande mängder data. Tre aspekter behöver tas hänsyn till vid bedömning av insamling av data;

Kvalitet – huruvida den data som finns har relevans, är giltig samt hur tillförlitlig den är.

Effektivitet – en fråga om vilken data som finns att tillgå samt vilka kostnader insamlingen tillåts bära

Etik – huruvida data kan användas utan att plagiera samt användas av integritetsskäl. (Eriksson & Wiedersheim-Paul, 2014, p. 90)

3.3.2 Intervju

Intervjuer har olika struktur beroende på vilken typ av svar som eftersöks. De kan vara av ostrukturerad, halvstrukturerad eller strukturerad karaktär. I en ostrukturerad intervju är det personen som blir intervjuad som berättar och styr vägen. Den här typen av struktur är användbar då forskaren är i ett tidigt skede och letar efter information som kan tänkas komma till användning i ett senare skede, med mer struktur. Vidare kan den ostrukturerade intervjun vara nödvändig då viktiga områden endast kan fångas upp genom att tillåta personen som blir intervjuad att berätta sin erfarenhet och sina tankar kring olika upplevelser (Gillham, 2008, p. 73). Gillham (2008) menar att utgångspunkten för ostrukturerade intervjuer är att forskaren inte vet vad som finns och inte heller kan bedöma vilket utfall intervjuerna ska resultera i.

Motsatsen till den ostrukturerade intervjun är den strukturerade intervjun, som med andra ord kan benämnas som frågeformulär. Skillnaden är att frågorna är slutna och således svaren, i den mening att det finns ett begränsat antal svar att välja mellan (Gillham, 2008, p. 117). Gillham (2008) beskriver att karaktären på frågorna främst är av tre slag; Subjektbeskrivningar, där frågorna används för att ta reda på information om personen som blir intervjuad för att kunna dela upp informationen i olika kategorier, t.ex. ålder, yrke. Den andra karaktären på frågorna

18

är beteendemässiga, som används för att få information om vilket beteende personen har. Den sista är attityder och åsikter, där tillhörande svarsalternativ eller graderingar ges en fråga.

Gillham (2008) menar att nackdelen med ostrukturerade intervjuer är att det inte lika lätt går att skapa en representativ bild av utfallet, medan nackdelen med strukturerade intervjuer dels är frånvaron av oväntade svar och dels att det inte går att veta vad som ligger bakom svaren. En intervju kan därför med fördel vara en kombination av dessa, det vill säga halvstrukturerad. Den är strukturerad i den mening att samma frågor ställs till alla, alla inblandade intervjuas i ungefär lika lång tid, frågorna bearbetas för att säkerställa relevans, intervjuaren leder intervjun och använder vissa följdfrågor då de relevanta tänkta underrubrikerna inte berörts. Det som inte är förutbestämt och därför ostrukturerat är att frågorna, och således svaren, är öppna och personen som blir intervjuad är fri att svara beskrivande och efter eget tycke. I en halvstrukturerad intervju finns också utrymme för sonderande frågor då det finns mer information att hämta relaterat till en fråga. (Gillham, 2008, p. 103)

3.4 Dataanalys

Tillsammans med den teoretiska referensramen och den data som samlas in är två utfall möjliga – antingen bekräftas något eller så ger något ny kunskap. Analysen bör genomföras för att möta syftet för att vidare kunna ge förslag, beslutsunderlag eller rekommenderade åtgärder för det analyserade området. Vanligtvis innebär analys av data en sammansättning av olika data för att tolka den på ett nytt sätt. Datasammansättningen kan ske kvantitativt genom beräkningar eller genom att leta efter mönster och samband men också kvalitativt genom att till exempel jämföra svar från intervjuer. Vid kvantitativ analys analyseras siffror av något slag. Detta sker ofta statistisk genom att undersöka antal, procentuella andelar eller genomsnittsmått. Statistisk analys kan också användas för att undersöka samband eller spridning. (Eriksson & Wiedersheim-Paul, 2014, pp. 123-131)

Vid analys av data är det viktigt att först säkerställa att den data som ska analyseras är korrekt. Med det menas att säkerställa att data innehåller rätt och fullständig information samt att ingen oönskad information finns. Oönskad information kan till exempel vara extrema värden som inte representerar övriga datamängden och som kan påverka analysen att ge felaktiga svar. (Dahmström, 2011, pp. 207-209)

Det är också viktigt att efter analysen reflektera över och diskutera resultatet av analysen ur olika synvinklar utöver studiens syfte. Det kan handla om reflektioner kring hur analysen svara mot den teoretiska referensramen men också förslag till vidare studier samt egna reflektioner. (Eriksson & Wiedersheim-Paul, 2014, p. 147)

3.5 Validitet & Reliabilitet

Med operationalisering menas överföringen av teoretiska föreställningar av begrepp och modeller till empiriska observationer. Detta är något Eriksson & Wiedersheim-Paul (2014) menar är en problematisk del i utredningsarbete. Fangen & Sellerberg (2011) ger exemplet ”fattigdom”, som kan operationaliseras på flera sätt men resultatet beror på vilka förutsättningar som ska gälla; är inkomst den enda källa som ska mätas, vilken är populationen? Två viktiga faktorer vid utredningsarbete är därför validitet och reliabilitet. Huruvida en mätning mäter det den avser att göra kallas validitet. Att inte problematisera förutsättningarna

19

som i fallet ”fattigdom” riskeras att få en dålig validitet, där något annat har mätts än vad som avsågs att mätas. (Fangen & Sellerberg, 2011, p. 82)

Att åstadkomma god validitet är dock inte nog i utredningsarbete där reliabilitet är ett mått som måste komplettera. Reliabilitet handlar om hur väl utredningen har genomförts och tillförlitligheten den har. Den metod och data som har använts ska kunna resultera i samma utfall om någon annan gör om utredningen med samma förutsättningar (Eriksson & Wiedersheim-Paul, 2014, pp. 63-64). Grunden för god reliabilitet är att insamlingen av data genomförs med noggrann planering (Fangen & Sellerberg, 2011, p. 83).

Objektivitet innebär att vid utredningsarbete ha ett opartiskt förhållningssätt samt att vara saklig. Att vara opartisk innebär att inte fånga särintressen som är kopplade till en viss aktörs perspektiv. För att vara saklig ska kända fakta presenteras. Eriksson & Wiedersheim-Paul (2014) beskriver att objektivitet också kan uttryckas som neutralitet och balans i det som eftersöks och redovisas. Vidare menar dem att neutralitet innebär att inte medvetet hålla tillbaka vissa fakta eller omständigheter för att det talar emot ens egen uppfattning. Likaså handlar neutralitet om att inte överbetona gynsamma fakta. Balans innebär att förstå att det finns andra perspektiv än ens egna, således finns det flera sätt att uppfatta problem och lösningar. I utredningsarbete bör utredaren därför inse att olika utredare kan ha anledning att betona vissa faktorer olika. (Eriksson & Wiedersheim-Paul, 2014, p. 64)

3.6 Genomförande

Studiens genomförande illustreras i figur 3 och beskrivs närmare i följande underkapitel.

Figur 3. Genomförande

3.6.1 Litteratursökning & litteraturstudie

Som grund för den teoretiska referensramen ligger en litteraturstudie baserat på sökt och insamlad relevant litteratur. Detta för att angripa syfte och frågeställningar utifrån ett vetenskapligt perspektiv samt för att ge författarna ökad förståelse för ämnesområdet. För att erhålla en övergripande förståelse inom ämnet har facklitteratur använts. Vidare för att beskriva det specifika ämnesområdet ligger vetenskapliga artiklar till grund. Facklitteratur och vetenskapliga artiklar har inhämtats från Linköpings universitetsbibliotek samt dess databas Unisearch och Google Scholars databas. Litteraturen har också granskats kritiskt, vilket Lindstedt (2019) menar är viktigt, genom att ställa flera källor mot varandra för att stärka trovärdigheten samt för att erhålla fler perspektiv. Under litteratursökningen användes ett antal sökord:

Logistics Supply Chain Management/Design Facility location Logistics management

20

Warehouse management Customer Service management Efficient warehousing Production strategy Inventory control Inventory management Multi-criteria classification ABC-inventory classification ABC-XYZ analysis

Vid varje sökning lästes sammanfattningen av de titlar som verkade vara av relevans för studiens syfte och problemområde, vilket enligt Ejvegård (2012) är ett bra sätt för att säkerställa relevans. I de fall sammanfattningen upplevdes som relevant så lästes hela/större delar av artikeln. Vidare var det många artiklar som innehöll källor till andra författare som studerat liknande områden. På så sätt kom författarna i kontakt med andra artiklar utanför sökområdet och fick ett bredare perspektiv.

3.6.2 Intervjuer

För att bygga en förståelse för hur Fiskeby arbetar idag med lagerstyrning har kvalitativa intervjuer genomförts. Med kvalitativa menas att syftet med intervjuerna var att fånga upp personalens uppfattningar och upplevelser för att få en tolkning över hur arbetet fungerar idag. Vidare har en halvstrukturerad teknik applicerats i intervjuerna vilket Gillham (2008) menar är bra för att skapa en representativ bild av utfallet samtidigt som det finns rum för respondenten att ge fria svar. Då syftet var att tolka och förstå var det också viktigt att personalen fick uttrycka sig fritt inom ramen för ämnesområdet. Därför formulerades frågor som ledde in mot ämnesområdet men samtidigt gav utrymme för att ge utvidgade svar. Med en helt ostrukturerad teknik finns det risk för att fokus hamnar för långt ifrån relevanta ämnen och med en strukturerad intervju finns det risk att informationen blir för smal Gillham (2008). De personer som har intervjuats på Fiskeby presenteras i tabell 1. Författarna har fått möjlighet att utföra arbetet på Fiskebys huvudkontor vilket också har medfört regelbundna samtal om ämnet, utanför ramen av en intervju, vilket har resulterat i ytterligare nyttig information.

Tabell 1. Respondenter

Namn Position Typ av intervju Andreas Havenslätt Logistikchef

Färdigvarulager och kundservicecenter

1x Ostrukturerad 1x Halvstrukturerad

Bo Karlsson Teamleader kundservicecenter

1x Halvstrukturerad

Sofie Rosen Säljkoordinator kundservicecenter

1x Halvstrukturerad

Cindy Ellehammar Säljkoordinator kundservicecenter

1x Halvstrukturerad

Andreas Havenslätt har i sin roll som logistikchef god översikt över verksamheten och dess processer och funktioner. Den första intervjun var ostrukturerad och genomfördes under

21

inledningsfasen för att bestämma vilken typ av arbete som skulle genomföras, med vilka avgränsningar och med vilket syfte, se figur 4. I det här skedet var dialogen helt öppen inom ramen för logistik i stort. Den andra intervjun genomfördes i ett senare skede som en halvstrukturerad intervju och behandlade det specifika ämnesområdet. Den halvstrukturerade intervjun med Andreas Havenslätt skiljer sig något från de intervjuer som genomfördes med övriga respondenter då syftet främst var att identifiera riktlinjer och parametrar till senare intervjuer med Andreas medarbetare, se bilaga 3. Resultatet blev två huvudområden som innehåller olika frågor. Detta tillvägagångssätt har tillsammans med teoretisk kunskap säkerställt att frågorna i intervjuerna är av relevans och är inom ramen för problemområdet.

Figur 4. Intervjuprocess

Bo Karlsson är teamleader för säljkoordinatorerna. De huvudsakliga arbetsuppgifterna för säljkoordinatorerna är att betjäna Fiskebys kunder genom att ta emot order, bokföra order i systemet, följa order i produktion samt boka leveranser när ordern är färdig. Allt detta efter kundens önskemål. Bo Karlsson och övriga säljkoordinatorer har således god förståelse för kundernas avropsmönster, ordermönster och beteende. Med säljkoordinatorerna har halvstrukturerade intervjuer genomförts inom två områden – Nuläge och Mönster, se bilaga 2. Vid intervjuerna fick respondenterna svara fritt kring utvalda frågor och fick dessutom en rad följdfrågor under intervjuns gång.

3.6.3 Datainsamling av historisk data

Fiskebys affärssystem lagrar stora mängder data i olika former. Målet var att hitta sekundärdata baserad på författarnas tolkning av intervjuerna och vad som framgått i dessa. När en kund lägger en order registreras ordern i Fiskebys affärssystem och via affärssystemet planeras ordern in i produktion. Varje steg av produktionsprocessen vidare till färdigvarulagret registeraras också. Därefter registreras det när avrop inkommer och när leverans av kartong sker. All denna registrering lagras i affärssystemet vilket innebär att data i systemet är fullständig vilket också innebär att det finns stor tillförlitlighet i insamlade data. Enligt Eriksson & Wiedersheim-Paul (2014) är detta en fördel med sekundärdata då företag ofta har databaser med data som inte är tidskrävande att samla in.

22

Den data som har använts är hämtad från tre rapporter; ”Order History”, ”Delivery History” samt ”Stocklist”, som innehåller relevanta parametrar vilket är viktigt att säkerställa enligt Lindstedt (2019) Rapporterna är strukturerade enligt tabell 2, 3 och 4 men rapporterna har förenklats något för att underlätta illustrationen. Alla värden som visas i figurerna är fiktiva på grund av sekretess.

Tabell 2. Order History

Kund nr.

Namn Order nr.

Format Order kg.

Slut-kund

I färdig-varulager

Pris/ ton

Valuta

123456 EX1 111222 621x810 7 055 Pizza 2019-03-03 987 EUR 123456 EX1 112233 425x912 5 750 Tobak 2019-03-27 678 EUR 123456 EX1 112244 728x1040 24 000 Pizza 2019-05-01 876 EUR 654321 EX2 222111 1010x1362 100 000 Glass 2019-04-05 789 EUR 654321 EX2 223344 875x885 85 000 Godis 2019-04-08 798 EUR

Innebörden av respektive rubrik i figur 2 beskrivs nedan.

Kund nr. – Varje kund hos Fiskeby tilldelas ett unikt kundnummer. Kunderna kan vara stora och verksamma på flera marknader. Då EX1 kan finnas i både Tyskland och England är det kundnumret som särskiljer kunden och dess marknad.

Namn – Namnet på kunden. EX1 är alltid EX1 oavsett marknad. Order nr. – När en kund lägger en order tilldelas den ett ordernummer. Ordernumret

är unikt för just en specifik order då en kund allt som oftast har flera order. Se EX1 ordernummer i figur 2.

Format – Format anger vilket arkformat en order har. Arkformatet anges i millimeter. Order kg. – Vid kundorder anges kilo eller antal ark som kunden önskar. Oavsett om

ordern anger kilo eller antal ark beräknas orderns vikt i kilo. Slutkund – Slutkund anger vilken kund som Fiskebys kunder levererar till. I färdigvarulager – Anger vilket datum som ordern förväntas finnas klar i

färdigvarulagret. Pris/ton – Anger pris per ton. Valuta – Anger i vilken valuta pris per ton är angett.

Tabell 3. Delivery History

Kund nr. Namn Order nr. Format Slutkund Avrop kg. Ankomst till kund

123456 EX1 111222 621x810 Pizza 7 055 2019-05-06 123456 EX1 112233 425x612 Tobak 5 750 2019-04-16 123456 EX1 112244 728x1040 Pizza 24 000 2019-05-10 654321 EX2 222111 1010x1362 Glass 25 000 2019-04-06 654321 EX2 222111 1010x1362 Glass 25 000 2019-05-13 654321 EX2 222111 1010x1362 Glass 25 000 2019-05-13 654321 EX2 222111 1010x1362 Glass 25 000 2019-05-18 654321 EX2 223344 875x885 Godis 20 000 2019-05-18

23

Vidare följer en beskrivning av de två rubrikerna Avrop kg. och Ankomst till kund som tillkommit i Delivery History, se tabell 3.

Avrop kg. – Anger hur många kilo som avropades till en lastbil. Fler ordernummer kan ropas av till samma lastbil.

Ankomst till kund – Anger när avrop kg. av en order ankom till kund. Se ordernummer 222111 som ankom till kund 2019-05-13. Avropet från kund var på 50 000 kg men levererades i två lastbilar.

Tabell 4. Stocklist

Kund nr. Namn Order nr. Bredd (mm)

Längd (mm)

Lager (kg)

Antal (pall)

777888 EX3 115577 784 1209 11 817 14 777888 EX3 115588 1342 951 6 949 6 777888 EX3 115599 932 1323 101 814 92 888777 EX4 122233 877 593 22 271 65 888777 EX4 122244 735 937 29 470 66 888777 EX4 122255 697 842 169 682 435

Vidare följer en beskrivning av rubrikerna Bredd (mm), Längd (mm), Lager (kg) samt Antal (pall), se tabell 4.

Bredd (mm), Längd (mm) – Beskriver samma sak som Format fördelat på två kolumner.

Lager (kg) – Beskriver aktuellt lagersaldo angett i kilo. Antal (pall) – Beskriver aktuellt lagersaldo angett i antal pallar.

3.6.4 Bearbetning och analys av data

Analysen genomfördes med data mellan januari 2017 – maj 2019 från rapporterna ”Order History” och ”Delivery History”. Det var möjligt att hämta data från tidigare datum men det ansågs inte tillföra analysen något då analysen ska hantera nuläget samt rekommendation för framtiden. Rapporten ”Stocklist” innehåller endast information om aktuellt lagersaldo för respektive kund vid inhämtningstillfället. Rapporterna rensades från onödig information som till exempel kundreferenser på etiketter, för att underlätta analysen som genomfördes i Excel. Detta är viktigt vid behandling av sekundärdata enligt Lindstedt (2019) för att säkerställa att data passar forskningsområdet. ”Nyckeln” mellan rapporterna ”Order History” och ”Delivery History” är Order Nr., se tabell 2 och 3, som gör att rapporterna blir sökbara och kompatibla med varandra i Excel. ”Stocklist”, se tabell 4, hanterades enskilt för analys av arkformat.

Den första analysen som genomfördes var en klassisk ABC-analys på volymvärde. Produktvärdet sattes dock till ett eftersom författarna i analysen inte skiljer på värdet av kartong och kartong utan endast volymen som respektive kund beställer angett i ton. Analysen skedde sedan, med viss modifiering, enligt Mattson (2014a) steg för en ABC-analys:

1. Den totala orderingången (efterfrågan) i ton för respektive kund för den studerade perioden summerades som volym.

2. Samtliga kunders volym summerades.

24

3. Andelen av respektive kunds volym av den totala volymen beräknades och angavs i procent.

4. Den procentuella fördelningen rangordnades från högst till lägst efter hur stor andel kunden utgjorde av den sammanlagda volymen.

5. Fördelningen analyserades sedan vidare, se kap 5.2.2.

Volymen sa dock ingenting om hur ofta en kund la order eller hur mycket tonnage respektive order var på. Därför kompletterades volymanalysen med en analys av genomsnittlig order vikt. I analysen undersöktes antal order lagda under perioden i förhållande till volymen i samma steg, 1 till 5, som ovan. De två ABC-analyserna kombinerades sedan enligt Flores & Whybark (1986) metod men med tyngre viktning vid genomsnittlig ordervikt.

Den andra analysen behandlade respektive kunds genomsnittliga liggtid samt variation i liggtiden. Beräkningsunderlaget är en kombination av tabell 2 och 3 och data analyserades enligt Pekarčíková, et al. (2014) metod modifierad för variation i liggtid:

V i = 鎚日朕日 捲 100 [%]

ℎ徹拍 =怠津∑ ℎ沈津沈退怠

si = 謬怠津∑ (ℎ沈珍 − ℎ徹拍 )態津沈退怠

Där:

V i = Variationskoefficienten. ℎ徹拍 = medelvärdet i liggtid under tidsperiod i. 嫌沈 = standardavvikelse i liggtid under tidsperiod i.

n = antal order mätta under tidsperioden. ℎ沈珍 = liggtid vid respektive tidpunkt j under tidsperiod i.

Samtliga beräkningar genomfördes i sin helhet först. Därefter framkom att en del extrema värden påverkade resultatet och en rensning av dessa genomfördes. Detta för att extrema värden inte representerar den övriga datamängden enligt (Dahmström, 2011). I rensningsprocessen studerades varje order som påvisade extrema värden enskilt. Om det visade sig att en order till exempel hade blivit levererad i sin helhet inom 30 dagar istället för 130 dagar bortsett från en trasig pall ändrades värdet manuellt. Sorteringen och klassificeringen gjordes sedan efter genomsnittlig liggtid. Dock är variationskoefficienten en viktig parameter som indikerar hur väl den genomsnittliga liggtiden går att förutse.

Vid den tredje analysen som genomfördes undersöktes arkformat för att identifiera en brytgräns mellan små och stora format. I tabell 4 illustreras hur arkformat, vikt och antal pallar kan variera från order till order. Genom att beräkna vikt per pall och analysera det i förhållande till kvadratmeter (m2) på arken kunde en brytgräns identifieras.

kg/pall = 挑銚直勅追 (賃直)凋津痛銚鎮 (椎銚鎮鎮)

25

m2 = 喋追勅鳥鳥 (陳陳) 掴 挑ä津直鳥(陳陳)怠 待待待 待待待

3.6.6 Studiens trovärdighet

Författarna har under hela genomförandet arbetat efter att åstadkomma trovärdighet i studien. För att uppnå trovärdighet har författarna redan från litteraturstudien grundligt valt litteratur av relevans och trovärdighet. Ett stort antal vetenskapliga artiklar har studerats och används eftersom dessa anses bidra med trovärdighet till studien då de är publicerade på vetenskaplig grund. Innan problemformuleringen formulerades diskuterades denna i samråd med uppdragsgivaren och handledare för att säkerställa forskningsområdet. Efter det att problemet formulerats och att litteraturstudien gjorts genomfördes ett flertal intervjuer vid olika tillfällen under studiegången för att säkerställa validitet. Intervjuerna med o- och halvstrukturerade form bidrog dels med ett bredare perspektiv och dels med att problemområdet kunde smalnas av. Viktiga faktorer kunde ringas in och således undveks att undersöka det som inte var av vikt, vilket Fangen & Sellerberg (2011) menar är innebörden av validitet. Intervjuerna förbereddes i form av en intervjumall för att säkerställa att frågor som formulerades var av relevans. Respondenterna fick svara fritt på de frågor som ställdes och författarna undvek i den mån som var möjlig att ställa ledande frågor. Författarna hade under intervjuerna ett objektivt förhållningssätt där flera respondenters perspektiv har tagits hänsyn till för att undvika ett partiskt förhållningssätt. Detta menar Eriksson & Wiedersheim-Paul (2014) är viktigt eftersom det kan finnas anledning att betona vissa faktorer olika. Således har balans eftersträvats.

Studien har genomförts med noggrannhet för att uppnå reliabilitet. Den sekundärdata som har använts har manuellt bedömts och rensats från extrema värden för att uppnå ett trovärdigt och representativt resultat. Under beräkningsarbetet så valdes slumpmässigt vissa data ut och kontrollerades i enskilda order för att säkerställa korrekta värden. Vid behandling av data i klassificeringarna har kända och beprövade metoder använts. Detta gör att vid användning av samma data och samma metod kan samma resultat uppnås, vilket enligt Eriksson & Wiedersheim-Paul (2014) är kontentan av reliabilitet.

26

4 Nulägesbeskrivning

Kapitel 4 innehåller en beskrivning av Fiskebys verksamhet och en beskrivning av hur tillverkning, lager och leveranser hanteras i nuläget. Nulägesbeskrivningen är baserad på information från olika intervjuer med samtliga respondenter som redovisas i kap. 3.6.2.

4.1 Företagsbeskrivning

Fiskeby tillverkar förpackningskartong av 100% returfiber vilket de är ensamma om i Skandinavien. Ett hållbart arbetssätt genomsyrar hela Fiskeby och på bruket finns idag tre kretslopp som alla bidrar till en hållbar tillverkning, se figur 5.

Figur 5. Fiskebys kretslopp. (Fiskeby Board AB, 2019b)

Fiberkretsloppet: Fiskeby använder enbart återvunnen kartong i sin tillverkning av ny kartong. Kartongens fiber kan återanvändas upp till sju gånger. Fiskeby finfördelar den återvunna kartongen efter kvalitet innan den förs in i en trumma där vatten tillsätts. Kartongen separeras då från plastbeläggningar från till exempel mjölkpaket. Plasten eldas i energikretsloppet och fibermassan fortsätter in i kartongmaskinen och blir till ny kartong. (Fiskeby Board AB, 2019c)

Energikretsloppet: De material som ej går att använda till tillverkningen av ny kartong, exempelvis plast, separeras ifrån returkartongen och eldas i Fiskebys fastbränslepanna. Förbränningen försörjer produktionen med hela behovet av ånga och 30 % av elförbrukningen. (Fiskeby Board AB, 2019d)

Vattenkretsloppet: Kartongtillverkning kräver oerhört stora volymer vatten och Fiskeby tar därför stort ansvar vid användning och hantering av vatten. Spillvärme från produktionen används i Fiskebys biogasanläggning där processavloppsvattnet blir till klimatneutral biogas och vattnet som släpps ut är renare än det som kom in. (Fiskeby Board AB, 2019)

27

4.2 Tillverkning, lager och leveranser

En rad olika faktorer har inverkan på Fiskebys materialflöde och dessa presenteras i underkapitlen nedan.

4.2.1 Kundavtal

Alla Fiskebys kunder har avtal som reglerar pris, kvalitet, förpackningsinstruktioner, leveransvillkor, betalningsvillkor, lagring, med mera. Det är marknadsavdelningen som identifierar nya kunder, upprättar avtal och utvecklar samarbete med nya och befintliga kunder. Enligt upprättat avtal har kunden möjlighet att lägga en order som tillverkas och lagerhålls hos Fiskeby i väntan på avrop. Ordern lagras hos Fiskeby utan avgift under en begränsad tid som regleras i avtalet och ordern debiteras lagerhyra då perioden överskridits. En stor del av kundernas beteende grundar sig i det avtal som föreligger. Ju längre tid avtalet tillåter fri lagringsmöjlighet, desto mer räknar kunderna in det vid order. Ett stort antal fridagar i lager kan göra att kunden beställer tidigare eller mer än vad som är nödvändigt.

4.2.2 Slutkunden

Ibland är det slutkunden som styr vilken typ av avtal som skrivs med kunden. Vissa slutkunder blir försedda med kartong av fler än en av Fiskebys kunder och avtalen skrivs därför för flera kunder samtidigt som slutkundsavtal. Efterfrågan styrs då av slutkundens behov som via Fiskebys kund lägger order. Vanligtvis är efterfrågan från slutkund varierad och svår att förutse.

4.2.3 Tillverkningsprocessen

Tillverkningsprocessen illustreras i figur 6.

Figur 6. Materialflöde, KOP, Beslutspunkt

Fiskebys tillverkning är kontinuerlig. Det innebär att tillverkningen endast stannar upp för underhåll men annars pågår dygnet runt, året runt. Produktionskapaciteten uppgår till 170 000 ton kartong per år. Produktionen sker i olika körningar om ca 5–10 dagar där varje körning producerar kartong med olika gramvikt (tjocklek) i intervall mellan 280–500 gram. Inom varje körning har kunderna en kvot inom vilken de kan lägga order. Detta för att säkerställa att alla kunder kan få sitt behov tillgodosett under varje körning.

Tillverkningen börjar, se figur 6, med att returfiber finfördelas och förs in i en 40 meter lång trumma som fungerar som en slags ”tvättmaskin” där vatten tillsätts för att avlägsna plast och

28

andra material. Kvar blir pappersmassa som i fyra skikt förs vidare in i kartongmaskinen där skikten pressas samman till kartong. Ut ur maskinen utmynnar stora rullar med kartong som förs vidare in till efterbearbetningen där kartongen beskärs till mindre rullar eller kundspecifika ark. Kartongen kan också plastbeläggas om så önskas för att skydda mot fett och fukt. I efterbearbetningen ingår också paketering och märkning när kartongen har lastats på pallar. Måtten på pallarna är likt arken också kundspecifika vilket innebär att pallar byggs ihop externt till exakt samma mått som arken.

Logistik- och marknadsavdelningen bär ett stort ansvar att alltid säkerställa att det finns efterfrågan eller lagringsmöjligheter så att produktionen aldrig behöver stanna. Ibland uppstår det överproduktion, vilket innebär att det produceras mer av en gramvikt än det finns order på. Fiskeby kallar detta ”free reel” och det lagerhålls i ett lager för överproduktion. Denna överproduktion kan sedan användas för att beskäras till kundspecifika mått, se kap. 4.2.4 Kundorderpunkt 2.

4.2.4 Kundorderpunkt

Efterfrågan på Fiskebys produkter är vanligtvis ekvivalent med produktionskapaciteten vilket innebär att all tillverkning sker mot order. Detta är viktigt för Fiskeby då de annars skulle producera kartong mot lager eftersom tillverkningen är konstant.

Kundorderpunkt 1. Som beskrivet i kap. 4.2.3 har Fiskebys kunder en kvot i varje körning inom vilken de kan lägga order. Vanligtvis läggs därför orden inför kommande körningar vilket innebär att Fiskeby i förväg vet hur mycket de måste köra av en viss gramvikt samt vilka format de ska beskära, se Kundorderpunkt 1 i figur 6. Detta blir en typ av MTO med möjlighet till lagring om kartongen ej ropas av direkt.

Kundorderpunkt 2. Ibland uppstår hastigt behov av en viss gramvikt i ett visst format. Då kan det vara möjligt för kunden att lägga en order om gramvikten finns i överproduktionslagret. Rullen bokas då in på efterbearbetningen där den beskärs till rätt arkformat, se Kundorderpunkt 2 i figur 6. Detta blir en typ av MTS av den överproducerade rullen, i den mening var i flödet kunden tillåts ha inflytande. Att överproduktion ibland inträffar är inte en produktionsstrategi Fiskeby har utan beror på maskinens egenskaper.

4.2.5 Beslutspunkt

Ungefär hälften av alla order skickas efter efterbearbetningen som direktleveranser ut till kunderna. Den andra hälften lagerhålls antingen i Fiskebys färdigvarulager eller i lagret i Hamnen som sköts av en tredje part i väntan på avrop. Var kartongen ska lagerhållas är inte självklart och i det här läget infaller därför en beslutspunkt (BP). Lagret på Bruket har en kapacitet på ca 10 000 kvm vilket motsvarar ungefär 10 000 – 12 000 ton färdig kartong. Kartongen fristaplas med en höjd om max tre pallar. Hamnen har en kapacitet på 7 000 kvm vilket motsvarar 7 000 – 8 000 ton. Dock finns en option på ytterligare lagringsutrymme om 3 000 kvm i hamnen till en extra kostnad. Layoutmässigt skiljer sig Hamnen och Bruket något. Även om fristapling tillämpas i båda lager är djupet på lagringsytorna större i Hamnen än på Bruket vilket innebär att Bruket är mer lämpligt för små order. Då alla kunders order placeras på designerade ytor på Bruket ger mindre djup bättre förutsättningar för att hitta, plocka och hantera små order. På motsvarande sätt är större djup mer lämpligt för stora order.

29

Lagret Bruket är Fiskebys färdigvarulager och således det lager som all kartong flödar igenom. Det medför därför lagerhållning- och hanteringskostnader samt kapacitetsutnyttjande av lageryta. Dock räcker inte kapaciteten på Bruket till och därför skickas kartong även vidare till Hamnen. Då Fiskeby hyr 7 000 kvm i Hamnen till en fast kostnad vill de utnyttja den ytan så mycket som möjligt. Samtidigt medför skeppningen av kartong till Hamnen merkostnader i form av administration, transport och hantering. Det är därför viktigt att förflyttningen av kartong till Hamnen inte sker i onödan vilket idag inträffar ibland. Det vill säga att förflyttning från Bruket till Hamnen och leverans från Hamnen till kund bör inte ske inom en tvåveckorsperiod eftersom förflyttningen då anses vara olönsam.

En annan aspekt är att produktionen är kontinuerlig och därför fyller på färdigvarulagret konstant. Då det finns en osäkerhet i hur mycket produktionen tillverkar från dag till dag är det omöjligt att förutse inflödet till lagret fullständigt. Dessutom produceras kartong även under helgdagar då lagerpersonalen är ledig. Detta innebär att lagret snabbt kan bli fullt om tillverkningen går på högvarv under en längre tid samtidigt som personal inte hanterar utflöde till kund eller Hamnen. Det är därför viktigt att Brukets fyllnadsgrad, enligt Fiskeby, inte överstiger 75 %, framförallt inte inför helgdagar. Kartong måste således förflyttas till Hamnen för att inte orsaka produktionstopp vilket skulle medföra negativa konsekvenser för Fiskeby.

Sammantaget är det tre parametrar som är viktiga i BP och som personalen tar hänsyn till när dem väljer om kartongen ska ligga kvar på Bruket eller skickas vidare till Hamnen:

Kvantiteter – Storleken på både kunden och storleken på kundens order mätt i ton. o Genomsnittlig ordervikt – Hur många ordertillfällen volymen är fördelad på.

Liggtid – Tid som kunden förvarar gods i lager. o Order – När är order blev färdigproducerad. o Avrop – När order blev avropad och anlände till kund.

Arkformat – Storleken på arken och således pallarna för varje order.

4.2.6 Leverans till kund

Leveranser till kund sker antingen direkt till kund, genom så kallat direktavrop, eller vid avrop efter en viss tid i lager hos Fiskeby. Oavsett om ett direktavrop eller avrop sker kan flera olika order ropas av i samma leverans. Det innebär att delar av olika order levereras i samma transport med anledning att uppnå full fyllnadsgrad. Detta innebär vidare att Fiskeby vill samla alla order tillhörande en kund på samma lager för att undvika att lasta två gånger på två olika platser, då det innebär extra kostnader samt administration. Dock är det inte alltid möjligt eller rimligt att samla en kunds order på samma ställe då det kan föreligga avrop i närtid som innebär att en förflyttning av godset är onödig. Det samma gäller order i små format på kartong. En förflyttning ner till hamnen kan då innebära många hanteringar för litet tonnage.

Det händer att pallar går sönder vid lastning och därför måste packas om. Detta görs på Bruket och det är följaktligen lämpligt att lasta små ordervolymer på Bruket då en trasig pall snabbt kan packas om. Om en liten order lastas i Hamnen och en pall går sönder måste pallen skickas till Bruket för ompackning vilket kan leda till att kunden får en underleverans, det vill säga att kunden får mindre gods än avropat. Detta för att avropet ofta är detsamma som orderstorleken vid små ordervolymer. Vid större ordervolymer, som ofta innebär att ett avrop endast utgör en del av ordern, finns då möjlighet för personalen att lasta en annan pall från ordern som

30

ersättning. Den trasiga pallen hinner då packas om innan nästa avrop och kunden märker aldrig skadan.

31

5 Analys

Fiskebys produktionsstrategi kan liknas vid MTO men med möjlighet till lagring efter färdigställandet av kartongen. Enligt Chapman (2006) formas produkten efter individuella önskemål inom ramen för vad företagets råmaterial och komponenter tillåter vid MTO. Detta är precis vad Fiskeby gör för sina kunder då kartong tillverkas efter millimeterspecifikationer och generellt sätt tillverkas ingenting utan en orderspecifikation. KOP uppstår i ett tidigt skede i tillverkningsprocessen och det är ett typiskt karaktärsdrag för MTO enligt Jonsson & Mattsons (2017) definition. Dock är produktionen kontinuerlig vilket innebär en rad aspekter som bör tas i beaktning för att inte orsaka produktionsstopp. Kontinuerlig tillverkning komplicerar utformning av partiformning. Ibland uppstår överproduktion och maskinen tillverkar mer av en gramvikt än vad som efterfrågas. KOP kan då uppstå i ett senare skede när kartongen är tillverkad men kan beskäras efter specifikationer.

Jonsson & Mattson (2017) kallar det för en icke-ekonomisk faktor när det helt enkelt inte är möjligt i produktionen att tillverka just den kvantiteten som efterfrågas exakt när den efterfrågas. Eftersom kontinuerlig tillverkning enligt Lager (2001) är ett typiskt karaktärsdrag i processindustrin är det också känt för Fiskebys kunder att flexibiliteten i produktionen är begränsad. Att ha lager är därför en nödvändighet och trots relaterade kostnader menar Richards (2014) att lager kan ses som en värdeadderande process. Fiskeby erbjuder sina kunder att lagra godset fritt från avgift under en viss tid enligt avtal och detta kan ses som en kundservice som inger en trygghet för kunderna. Kunderna kan alltså ha ett säkerhetslager hos Fiskeby vilket är viktigt ur en servicesynpunkt. När tiden kunderna får lagra godset fritt från avgift överskridits tillkommer en avgift för kunderna för att Fiskeby ska lagerhålla godset. Dock är det viktigt att planera och styra sina lager då lager medför en rad kostnader. Enligt Jonsson & Mattson (2017) bör det råda balans mellan kostnader och den grad av service som erbjuds för att uppnå effektivitet.

Det primära problemet är var godset ska lagerhållas för att utnyttja de två befintliga lagren på ett effektivt sätt. Detta är inte alltid självklart menar Wutthisirisart et al. (2015). En rad aspekter behöver därför utredas för att kunna avgöra vad som skiljer lagrena åt samt vilka för- och nackdelar de medför.

5.1 Analys av frågeställning 1

Hur kan Fiskebys lager Hamnen och Bruket karaktäriseras samt vilka för- och nackdelar medför dessa lager?

De två lagren Bruket och Hamnen har skiljer sig en aning i utrymmeskapacitet. Bruket har en kapacitet på ca 10 000 kvm och Hamnen 7 000. Dock finns det utrymme att hyra 3 000 kvm extra i Hamnen men då mot en extra kostnad. Det innebär att kapacitetsmässigt är de båda lagren likvärdiga. En viktig aspekt gällande kapaciteten på Bruket är att Fiskeby endast vill ha en fyllnadsgrad på 75%, med hänsyn till osäkerhet i produktionen samt helgdagar, eftersom det är deras färdigvarulager och produktionen är kontinuerlig. Leveransmöjligheterna med hänsyn till exempelvis ledtid och leveranspålitlighet är också likvärdig eftersom båda är lokaliserade i Norrköping. En annan skillnad är layouten på lagren. Med layout menar Gu et al. (2010) bland annat hur breda och djupa gångar och förvaringsytor ska vara. I Hamnen är raderna djupare vilket lämpar sig bättre hanteringsmässigt för stora kvantiteter medan på Bruket är raderna kortare och passar bättre för små kvantiteter. Då kostnaden för att hyra lagret

32

i Hamnen är fast och befintlig är utgångspunkten att använda lagret i Hamnen till så stor del som möjligt. En del av problematiken är den extra transport och hantering som tillkommer vid förflyttning av godset från Fiskeby till Hamnen, dessa extra kostnader måste vara motiverade. Fiskeby menar att en förflyttning är motiverad om tiden godset sedan lagerhålls i Hamnen överstiger två veckor. I figur 7 illustreras flödet från Fiskeby till kund via Hamnen.

Figur 7. Flödet via Hamnen

När kartongen är färdigställd skickas den direkt från Fiskeby till Hamnen. Det innebär hantering dels i form av att lastning och dels i form av administrativt arbete. Administrativt arbete innebär en rad olika aktiviteter; plockplanering, transportplanering, aviseringar med mera. vilka enligt Oskarsson et al. (2014) orsakar kostnader. Lumsden (2012) beskriver förflyttning, lastning och lossning som egentliga kostnader och är kostnader som direkt är knutna till transporten. En transport beställs och när godset väl anländer till Hamnen så kräver det ytterligare hantering i form av lossning och förflyttning in på lagret. När godset sedan avropas av kunden så tillkommer ytterligare hantering av godset. Förflyttning, lastning och administrativt arbete. Detta gör att förflyttning av små format på kartong kräver mer arbete och ger upphov till fler egentliga kostnader än vad lagringsytan i Hamnen är ”värd”. Det är en av de nackdelar som går att konstatera med lagring i Hamnen. En annan nackdel är att det vid stickskador måste transporteras tillbaka till Bruket för att packas om. Vid små order, där avropet motsvarar hela ordern, kan kunden då få underleverans om lagerhållning har skett i Hamnen. Pallen som är skadad måste dessutom genomgå samma transport- och hanteringsprocess igen. Fördelarna med Hamnen å andra sidan är att det frigör utrymme på Bruket. Eftersom fyllnadsgraden inte bör överstiga 75% är Fiskeby tvungna att skicka godset till annan plats. Således minskar risken för produktionsstopp eftersom det med hjälp av lagret i Hamnen finns kapacitet att hantera kommande produktion på Bruket.

33

Figur 8. Flödet via Bruket

När gods istället lagerhålls i Fiskebys FVL, se figur 8, krävs ingen extern transport och hantering förrän godset avropas av kunden och således uppstår inte de extra kostnaderna som vid förflyttning till Hamnen. Dock tillkommer kostnadsaspekter så som lagerförings, lagerhållnings- och bristkostnader för det egna lagret och dessa menar Gu et al. (2010) måste vägas i förhållande till kapaciteten. Konsekvenserna som kan inträffa vid för hög fyllnadsgrad och det faktum att det finns en osäkerhet kring produktionen innebär att kapacitetsutnyttjandet inte får vara för högt för att kunna hantera denna osäkerhet. Vidare är Hamnens nackdel med stickskador Brukets fördel. När avrop är lika med hela ordern och en stickskada uppstår så kan den pallen packas om direkt på plats och således minskar risken för att leverera en underleverans till kunden.

34

5.2 Analys av frågeställning 2

Vilka parametrar och gränsdragningar ska klassificeringarna innehålla för Fiskebys kunder?

5.2.1 Val av kriterier

De parametrar som främst är av betydelse för lagerhållningen har identifierats genom intervjuer med personalen på Fiskeby och är; Kvantitet, Liggtid och Arkformat. Enligt Mattson (2014a) är ABC-klassificering av volymvärde ett sätt att göra en klassificering på. Eftersom kvantiteten är en viktig faktor i klassificeringen av Fiskebys kunder har den analyserats på motsvarande sätt som för volymvärde med undantag för själva värdet eftersom det i det här fallet inte är av vikt. Ju större orderstorlek, desto högre klass ska kunden ges. Dock så är också orderfrekvensen av vikt eftersom volymen inte anger hur ofta en kund lägger order. Orderstorleken och frekvens är inte det enda som är av vikt och med det menar Flores & Whybark (1986) att en ABC-flerkriterieanalys bör göras för att väga in fler kriterier av vikt i analysen. Även Mattson (2014c) menar att en ABC-klassificering med fördel kan kombineras med en XYZ-klassificering. En XYZ-klassificering beskriver variation i efterfrågan eller rörlighet av produkter i lager under en viss period. När en kund lägger en order till Fiskeby indikeras ett framtida behov men det är först när ordern ropas av som den faktiska efterfrågan realiseras. Liggtiden kan därför ses som tiden mellan orderns färdigställande och avrop. Liggtiden är av vikt för Fiskebys kapacitetsutnyttjande i lager samt materialflödet i lagren. Därför är liggtiden en mer intressant aspekt än den faktiska efterfrågan och vidare har variationen i liggtid analyserats. På samma sätt som en förutsägbar efterfrågan ger enklare lagerstyrning ger en förutsägbar liggtid och variation i liggtiden detsamma.

En tredje aspekt är vilket format kartongen har då mindre format ger fler hanteringar per full lastbil vilket i sin tur innebär längre lastningstid och således mer kostsam hantering och lastning. Vidare ter det sig därför självklart att små arkformat behålls på bruket för att minimera denna kostnad. Att köra det till hamnen ger dubbel hantering av många pallar för få kilo. Många av Fiskebys kunder beställer både små och stora order sett till arkformat. Därför måste en avvägning göras mellan att samla en kunds gods på samma ställe eller dela upp godset på två ställen. Två lastningsställen medför merkostnader för lastning och hantering. Att samla allt gods i Hamnen kan medföra att små arkformat hanteras dubbelt och att samla allt gods på Bruket kan medföra onödigt kapacitetsutnyttjande om liggtiden generellt är lång.

Tabell 2 och 3, se kap 3.6.3, illustrerar de rapporter som har använts och som tillsammans innehåller information om samtliga kriterier. Först behandlades dock respektive rapport enskilt för att studera order- och avropsmönster. Detta för att kritiskt granska den tolkning intervjuerna gav av kundernas mönster. Kunderna behandlades enskilt genom att undersöka genomsnittlig ordervikt, antal order under perioden, genomsnittlig avropsvikt samt antal avrop under perioden. Undersökning indikerade att det fanns ett starkt samband mellan genomsnittlig ordervikt och antalet leveranser. Kunder som generellt lägger större order tenderade också att göra fler avrop och kunder som lägger mindre order tenderar att göra färre avrop. Större order tenderade också att ha en längre liggtid.

35

5.2.2 Volymvärde

Analysen är baserad på ett urval av 40 av Fiskebys kunder och 4 629 order. Resultatet av ABC-analysen illustreras i figur 9.

Figur 9. Klassificering - volymvärde

KundEfterfrågan/period (ton)

Andel av total efterfrågan

Ackumulerad andel av totala efterfrågan

Andel av totalt andel kunder

Ackumulerad andelav antal kunder Klassificering

19 26830,9 16,61% 16,61% 2,50% 2,50% A2 23420,2 14,50% 31,12% 2,50% 5,00% A7 21472,9 13,30% 44,41% 2,50% 7,50% A

37 13395,9 8,30% 52,71% 2,50% 10,00% A15 11798,8 7,31% 60,02% 2,50% 12,50% A34 8136,8 5,04% 65,05% 2,50% 15,00% B26 8113,7 5,02% 70,08% 2,50% 17,50% B31 7852,7 4,86% 74,94% 2,50% 20,00% B3 6999,1 4,33% 79,28% 2,50% 22,50% B

14 6728,3 4,17% 83,44% 2,50% 25,00% B1 5973,2 3,70% 87,14% 2,50% 27,50% B

25 5545,7 3,43% 90,58% 2,50% 30,00% B6 3367,1 2,09% 92,66% 2,50% 32,50% B

36 2807,9 1,74% 94,40% 2,50% 35,00% B24 2027,7 1,26% 95,65% 2,50% 37,50% B10 1207,0 0,75% 96,40% 2,50% 40,00% C27 1141,1 0,71% 97,11% 2,50% 42,50% C22 802,0 0,50% 97,61% 2,50% 45,00% C38 630,3 0,39% 98,00% 2,50% 47,50% C28 477,4 0,30% 98,29% 2,50% 50,00% C13 359,4 0,22% 98,51% 2,50% 52,50% C17 358,5 0,22% 98,74% 2,50% 55,00% C33 355,1 0,22% 98,96% 2,50% 57,50% C11 301,5 0,19% 99,14% 2,50% 60,00% C12 249,0 0,15% 99,30% 2,50% 62,50% C8 226,1 0,14% 99,44% 2,50% 65,00% C

32 132,9 0,08% 99,52% 2,50% 67,50% C40 124,4 0,08% 99,60% 2,50% 70,00% C39 120,7 0,07% 99,67% 2,50% 72,50% C18 112,6 0,07% 99,74% 2,50% 75,00% C35 104,7 0,06% 99,81% 2,50% 77,50% C29 79,0 0,05% 99,85% 2,50% 80,00% C9 55,4 0,03% 99,89% 2,50% 82,50% C

30 54,5 0,03% 99,92% 2,50% 85,00% C21 53,9 0,03% 99,96% 2,50% 87,50% C5 29,2 0,02% 99,97% 2,50% 90,00% C

20 23,1 0,01% 99,99% 2,50% 92,50% C16 14,7 0,01% 100,00% 2,50% 95,00% C4 3,1 0,00% 100,00% 2,50% 97,50% C

23 1,4 0,00% 100,00% 2,50% 100,00% C

36

Med den totala orderingången under den valda perioden beräknades varje kunds andel av efterfrågan. Andelen av den totala efterfrågan ligger till grund för klassindelningen. Det framgår en tydlig brytgräns i procentuell andel av efterfrågan för klass A vid kund 7. Dock inkluderas då endast 7,5 % av kunderna som utgör 44,41 % av efterfrågan. Nästa tydliga brytgräns för klass A uppstår vid kund 15 där efterfrågan under perioden överstiger 10 000 ton. Med brytgränsen vid kund 15 inkluderas 12,5 % av kunderna som utgör 60 % av efterfrågan i klass A, varav denna brytgräns valdes. Mellan klasserna B och C uppstod en tydlig brytgräns vid över eller under 1 % av den totala efterfrågan under perioden.

Data är baserad på orderingång under hela 2017, 2018 och fyra månader in i 2019. Detta betyder att för att få en uppfattning om genomsnittlig orderingång per år kan den totala orderingången divideras med 2,33, se användning i kap. 5.3.1.

Den totala volymen under perioden säger dock ingenting om hur ofta kunderna beställer eller hur mycket det beställer vid varje ordertillfälle. Hur ofta kunderna beställer i förhållande till deras totala volym anger hur mycket kunderna beställer i genomsnitt. Kunderna kan alltså beställa stora volymer sällan eller små volymer ofta. Därför måste också volymanalysen kompletteras med en analys av genomsnittlig ordervikt, se figur 10.

37

Figur 10. Klassificering - genomsnittlig ordervikt

Analysen av genomsnittlig ordervikt beräknades på samma sätt som volymanalysen men baserat på antalet order i förhållande till volym under perioden. I volymvärdesanalysen drogs brytgränsen för klass A vid ungefär 60 % av den ackumulerade andelen av den totala volymen. Samma gränsdragning gjordes här men vid 63 % där det också gick att dra en gräns vid större eller mindre än 50 ton. Brytgränsen för klass A går således vid kund 10 och inkluderar 22,5 % av kunderna som utgör 62,81 % av det summerade genomsnittet för alla order. Gränsdragningen mellan B och C drogs återigen vid över eller under 1 % av totala genomsnittet under perioden.

KundGenomsnittlig ordervikt (ton)

Andel av total g.s. ordervikt (ton)

Ackumulerad andel av total g.s. ordervikt (ton)

Andel av totalt andel kunder

Ackumulerad andelav antal kunder Klass

2 163,8 12,25% 12,25% 2,5% 2,5% A15 134,1 10,03% 22,27% 2,5% 5,0% A7 96,7 7,23% 29,51% 2,5% 7,5% A

19 89,4 6,69% 36,20% 2,5% 10,0% A34 83,0 6,21% 42,41% 2,5% 12,5% A28 79,6 5,95% 48,36% 2,5% 15,0% A3 76,9 5,75% 54,11% 2,5% 17,5% A1 61,6 4,61% 58,71% 2,5% 20,0% A

10 54,9 4,10% 62,81% 2,5% 22,5% A12 49,8 3,72% 66,54% 2,5% 25,0% B13 39,9 2,99% 69,53% 2,5% 27,5% B36 31,5 2,36% 71,88% 2,5% 30,0% B22 30,8 2,31% 74,19% 2,5% 32,5% B17 29,9 2,23% 76,43% 2,5% 35,0% B31 28,5 2,13% 78,55% 2,5% 37,5% B32 26,6 1,99% 80,54% 2,5% 40,0% B14 25,4 1,90% 82,44% 2,5% 42,5% B33 20,9 1,56% 84,00% 2,5% 45,0% B37 20,9 1,56% 85,56% 2,5% 47,5% B29 19,8 1,48% 87,04% 2,5% 50,0% B11 15,1 1,13% 88,17% 2,5% 52,5% B6 14,6 1,09% 89,26% 2,5% 55,0% B5 14,6 1,09% 90,35% 2,5% 57,5% B

30 13,6 1,02% 91,37% 2,5% 60,0% B24 12,3 0,92% 92,29% 2,5% 62,5% C8 11,3 0,85% 93,14% 2,5% 65,0% C

39 11,0 0,82% 93,96% 2,5% 67,5% C38 10,9 0,81% 94,77% 2,5% 70,0% C26 9,7 0,72% 95,49% 2,5% 72,5% C9 9,2 0,69% 96,18% 2,5% 75,0% C

25 8,8 0,66% 96,85% 2,5% 77,5% C35 8,7 0,65% 97,50% 2,5% 80,0% C27 7,8 0,58% 98,08% 2,5% 82,5% C40 6,5 0,49% 98,57% 2,5% 85,0% C18 6,3 0,47% 99,04% 2,5% 87,5% C16 4,9 0,37% 99,40% 2,5% 90,0% C21 3,6 0,27% 99,67% 2,5% 92,5% C20 2,1 0,16% 99,83% 2,5% 95,0% C4 1,6 0,12% 99,95% 2,5% 97,5% C

23 0,7 0,05% 100,00% 2,5% 100,0% C

38

Figur 11. ABC i två dimensioner

Figur 11 visar en sammanställning av de två ABC-analyserna av volym och genomsnittlig ordervikt. Pilarna i figuren visar hur två klasser, exempelvis volym A och genomsnittlig ordervikt B, kombineras samman till en klass. Flores & Whybark (1986) menar att det ibland inte är rättvist att A-B och B-A båda blir klass A eftersom ett kriterium kan väga tyngre än det andra. Bedömingen i den här ABC-analysen är att, som pilarna indikerar, genomsnittlig ordervikt väger tyngre än volymen. Detta eftersom genomsnittlig ordervikt representerar frekvensen av orderläggning. Med en stor volym och ett högt genomsnitt läggs order mer sällan och liggtiden kan förmodas vara längre. En stor volym med lågt genomsnitt ger istället hög frekvens vilket kan indikera kortare liggtid.

Figur 12. Resultat av ABC med två dimensioner

39

I figur 12 har samtliga klasser kombinerats samman till nya ABC-klasser enligt pilarna i figur 11. Hädanefter vid hänvisning till ABC-klasser avses dessa nya och kombinerade klasser om inget annat anges.

5.2.3 Variation i liggtid

Tabell 5 är en exempeltabell baserad på data från tabell 2 och 3, se kapitel 3.6.3. Tabellen illustrerar hur data har kombinerats för att analysera genomsnittlig liggtid samt variation i liggtiden. Varje rad illustrerar ett avrop.

Tabell 5. Beräkningsunderlag

Kund nr.

Namn Order nr.

Order kg.

Avrop kg.

Kvar i lager

I färdig-varulager

Ankoms till kund

Längsta Liggtid

123456 EX1 111222 7 055 7055 0 2019-03-03 2019-05-06 64

123456 EX1 112233 5 750 5 750 0 2019-03-27 2019-04-16 20

123456 EX1 112244 102 250 24 000 0 2019-05-01 2019-05-10 9

654321 EX2 222111 100 000 25 000 75 000 2019-04-05 2019-04-06 -

- - - - 50 000 25 000 - 2019-05-13 -

- - - - 25 000 0 - 2019-05-18 43

654321 EX2 223344 85 000 20 000 65 000 2019-04-08 2019-05-18 40

Med tabell 5 som exempel har följande beräkningar genomförts kund för kund:

Genomsnittlig liggtid: ∑ 潮追鳥勅追 津追.日韮日 津

Standardavvikelse i liggtiden: 謬 怠津貸怠∑ (頚堅穴結堅 券堅.沈−罫結券剣兼嫌券続建建健続訣 健続訣訣建続穴博博博博博博博博博博博博博博博博博博博博博博博博博博博博博博)態津沈退怠

Variationskoefficienten: 聴痛銚津鳥銚追鳥銚塚塚沈賃勅鎮鎚勅 沈 鎮沈直直痛沈鳥勅津弔勅津墜陳鎚津沈痛鎮沈直直 鎮沈直直痛沈鳥

För kund EX1 beräknas data som:

Genomsnittlig liggtid: 滞替袋態待袋苔戴 = 31

Standardavvikelse i liggtiden: 23,76

40

Variationskoefficienten 態戴,胎滞戴怠 = 0,77

På samma sätt beräknas data för EX2 som:

Genomsnittlig liggtid: 替戴袋替待態 = 41,5

Standardavvikelse i liggtiden: 1,5

Variationskoefficienten: 怠,泰替怠,泰 = 0,04 = 0,04

Detta exempel illustrerar att order nr. 222111, se tabell 5, blir avropad vid tre tillfällen. Liggtiden för ordern avgörs av sista leveransdag eftersom den då blev färdiglevererad. Orderns liggtid beräknas således till 43 dagar. För order 223344 kan det konstateras att ordern kommer att ligga minst i 40 dagar i lager, även om den slutgiltiga liggtiden inte går att förutse i nuläget. Det nuvarande värdet på liggtiden, det vill säga 40 dagar, inkluderas dock i beräkningarna. En order som är färdigproducerad men ännu inte levererad vid något tillfälle exkluderas ur analysen. Detta då ”Ankomst till kund” i tabell 5 saknar värde om avrop ej har gjorts. EX1 har en genomsnittlig liggtid på 31 dagar med en standardavvikelse på 24 dagar vilket ger en variationskoefficient på 0,77. Det innebär enligt Mattson (2014c) att det till viss del går att förutse hur länge en order kommer att lagerhållas för kund EX1. EX2s variationskoefficient på 0,04 innebär att det med säkerhet går att förutse att en order kommer ha en liggtid på ca 41 dagar.

Resultatet av XYZ-klassificeringen illustreras i figur 13. Data är baserad på samma urval av kunder och order som tidigare, se kap. 5.2.2, samt 12 148 avrop. För kund 30 och 32 saknades det data för avrop, därav nollvärden. Klassindelningen har gjorts utefter den genomsnittliga liggtiden (dagar) där:

X ≤ 7 7 < Y < 14 Z ≥ 14

41

Figur 13. Klassificering - liggtid

X-klassens genomsnittliga liggtid överstiger ej en vecka och den genomsnittliga liggtiden för Y-klassen överstiger ej två veckor. Jämförs X och Y-klasserna med Z-klassen framgår det också tydligt att standardavvikelsen i dagar skiljer sig markant. Z-klassen har alltså längre liggtid som också är svårare att förutse. Det finns dock vissa undantag även X och Y klasserna.

KundGenomsnittligliggtid

Standard-avvikelse

Variations-koefficient Klassificering

30 0 0 032 0 0 033 1 0,58 0,75 X4 3 0,09 0,03 X9 3 1,05 0,33 X

35 3 1,48 0,43 X29 3 1,92 0,65 X24 3 9,53 3,19 X16 4 0,46 0,12 X8 4 4,60 1,20 X5 5 0,95 0,18 X

28 5 3,58 0,68 X27 5 8,86 1,68 X31 5 9,41 1,73 X34 5 9,52 1,88 X38 5 9,52 1,85 X23 6 1,48 0,25 X18 6 1,54 0,27 X20 6 2,65 0,41 X40 8 3,99 0,51 Y39 8 5,39 0,7 Y3 9 14,45 1,55 Y

36 10 16,7 1,67 Y37 10 22,62 2,35 Y22 11 15,1 1,43 Y12 11 15,75 1,42 Y2 17 21,06 1,21 Z

21 22 52,5 2,40 Z25 24 42,31 1,78 Z26 27 44,07 1,63 Z1 29 49,17 1,70 Z6 35 49,25 1,41 Z

14 36 69,66 1,92 Z13 37 42,62 1,14 Z15 38 30,50 0,79 Z19 40 44,57 1,12 Z11 41 56,71 1,40 Z10 44 59,76 1,36 Z7 51 56,39 1,11 Z

17 51 75,86 1,47 Z

42

Kund 37, se figur 13, har en genomsnittlig liggtid på sina order på 10 dagar men en standardavvikelse på 23 dagar. Samma kund har i volym- och frekvensanalysen, se figur 9 och 10 i kap. 5.2.2, en total ordervolym på 13 395 942 kg fördelat på 642 order. Det är då rimligt att anta att större order har längre liggtid och mindre order kortare liggtid. Det är också av denna anledning som Mattson (2014c) menar att det med fördel går att kombinera ABC-analys med XYZ-analys.

5.2.4 Arkformat

Pallar byggs efter kundspecifika mått efter storleken på arken. Det innebär att små format hamnar på små pallar och stora format på stora pallar. Det är dock inte möjligt att urskilja en gräns för vad som är ett stort eller litet format. Om arkformatet är ”tillräckligt litet” packas två staplar på en pall vilket då innebär att pallen är dubbelt så stor som formatet. Det är därför mycket svårt att dra några tydliga gränser för vad som är stort eller litet och således vilken typ av pall som är lämpad för Bruket eller Hamnen. Vad som däremot går att mäta eller urskilja är antal pallar per order i förhållande till orderns vikt, det vill säga vikt per pall. Normalt sett innebär större format färre pallar per kilo och kvoten ger då en indikation på om formaten är stora eller små. Eftersom längd och bredd varierar från order till order och eftersom bredden ibland är längre än längden och vice versa analyseras vikt per pall i förhållande till m2. Beräkningsgång för EX3 illustreras nedan i tabell 6 med exempeldata från tabell 4, se kap 3.6.3.

Tabell 6. Beräkningar arkformat EX3

Order nr. Vikt/pall Kvadratmeter

115577 11 817

14= 844,1 倦訣

784 捲 1 2091 000 000

= 0,9兼態 115588

6 9496

= 1 158,2 倦訣 1 342 捲 9511 000 000

= 1,3兼態 115599

101 814 92

= 1 106,7 倦訣 932 捲 1 3231 000 000

= 1,2兼態

Vidare presenteras beräkningsgång för EX4 i tabell 7.

Tabell 7. Beräkningar arkformat EX4

Order nr. Vikt/pall Kvadratmeter

122233 22 271

65= 342,6 倦訣

877 捲 5931 000 000

= 0,5兼態 122244

29 47066

= 446,5 倦訣 735 捲 9371 000 000

= 0,7兼態 122255

169 682 435

= 390,1 倦訣 697 捲 8421 000 000

= 0,6兼態

Utifrån beräkningarna i tabell 6 och 7 går det att tyda att det finns en koppling mellan arkens kvadratmeter och vikten per pall. I figur 14 nedan visas ett urval av 74 order från slumpmässigt

43

valda kunder som ligger till grund för vidare analys av gränsdragning mellan små och stora arkformat.

Figur 14. Underlag för arkformat

Eftersom som syftet med analysen av arkformat är att ta hänsyn till antal hanteringar illustreras ett exempel nedan som visar hur antal hanteringar ökar i förhållande till mindre vikt per pall, se figur 15. Exemplet baseras på en lastbil med en kapacitet på 24 ton och hur många hanteringar som uppstår för respektive vikt om godset transporteras till Hamnen eller hålls kvar på Bruket.

Order Kg/pall Bredd (mm) Längd (mm) m2 Order Kg/pall Bredd (mm) Längd (mm) m236 1200,0 1375 959 1,3 73 952,0 1341 783 1,146 1197,3 1384 901 1,2 1 951,6 815 1329 1,116 1181,6 997 1305 1,3 13 951,3 1181 995 1,252 1179,7 1358 1005 1,4 71 950,8 1074 985 1,145 1178,1 1278 993 1,3 33 939,5 952 1101 1,023 1177,8 1278 993 1,3 66 930,5 1029 995 1,041 1167,2 1352 990 1,3 17 928,9 924 1122 1,068 1160,7 921 1338 1,2 20 912,0 925 1107 1,072 1158,7 1342 951 1,3 59 898,3 906 1050 1,053 1141,5 936 1393 1,3 61 897,6 928 1086 1,064 1138,7 1292 977 1,3 55 894,8 948 1080 1,042 1132,0 899 1389 1,2 6 885,7 884 1104 1,012 1119,9 1288 961 1,2 19 883,5 1309 767 1,058 1115,5 1272 972 1,2 27 883,0 728 1337 1,038 1110,0 932 1323 1,2 39 855,5 731 1289 0,92 1100,1 1209 1003 1,2 24 845,7 833 1116 0,926 1096,5 697 1660 1,2 47 844,1 784 1209 0,934 1096,0 921 1328 1,2 11 832,3 891 1030 0,97 1091,9 1224 981 1,2 70 788,4 822 1020 0,854 1090,5 935 1284 1,2 48 740,6 809 1033 0,815 1086,8 1202 985 1,2 40 735,2 1089 803 0,932 1028,5 1149 999 1,1 29 733,5 705 1122 0,857 1017,5 921 1338 1,2 5 698,1 708 1101 0,822 1015,5 1190 1250 1,5 31 561,8 977 762 0,760 1011,9 1190 1250 1,5 67 477,4 916 564 0,510 1008,2 936 1160 1,1 21 469,5 974 740 0,725 1006,9 954 1122 1,1 3 446,5 735 937 0,735 1004,8 978 1110 1,1 8 436,8 920 725 0,743 1001,8 1190 1250 1,5 65 429,8 725 864 0,69 991,7 1406 781 1,1 44 426,7 981 666 0,74 987,8 910 1219 1,1 56 396,4 840 719 0,651 985,2 989 1101 1,1 37 391,4 697 842 0,669 978,8 924 1122 1,0 74 384,8 976 621 0,663 978,1 1192 986 1,2 50 362,4 701 828 0,630 964,1 798 1331 1,1 14 352,7 559 978 0,518 963,7 1254 845 1,1 49 348,0 855 602 0,528 961,9 852 1270 1,1 62 344,2 877 593 0,5

44

Figur 15. Antal hanteringar för olika pallvikt i förhållande till en full lastbil

I figur 15 illustreras den besparing i antalet hanteringar, givet en full lastbil med en kapacitet på 24 000 kg, som respektive pallvikt erhåller om order blir kvar på Bruket. Antalet hanteringar ökar betydligt per varje 100 kg och de största höjningarna i antalet hanteringar sker mellan 600- och 500 kg samt 500- och 400 kg där ökningen motsvarar 20- respektive 25 %. Gränsdragning dras därför vid 500 kg för vad som anses stort eller litet. Figur 14 visar att ingen pall som väger mindre än 500 kg överstiger 0,7 m2. Det är därför en rimlig brytgräns för vikt och format.

5.3 Analys av frågeställning 3

Hur ska Fiskebys kunder styras mellan Hamnen och Bruket?

Med tre utvalda kriterier och gränser för respektive kriterium, se kap. 5.1 och 5.2, kan dessa kombineras i en flerkriterieanalys med totalt 18 möjliga utfall. Med ABC-flerkriterieanalysen kan en bättre lagerstyrning tillämpas enligt Mattson (2014c) eftersom de olika klasserna kan behandlas utefter vad som är optimalt för den enskilde kombinationen.

5.3.1 Flerkriterieanalys

I figur 16 illustreras en flerkriterieanalys i en matris baserad på de analyser som har gjorts i kap. 5.2.2-5.2.4 med de kriterium som har identifierats som viktiga parametrar för Fiskebys lagerstyrning.

Kilo/pall 400 500 600 700 800 900Antal pall perlastbil

60 48 40 34 30 27

HamnPlocka ut ur lager 60 48 40 34 30 27Lasta 120 96 80 68 60 54Lossa hamn 180 144 120 102 90 81Placera i lager 240 192 160 136 120 108Ploka ut ur lager 300 240 200 170 150 135Lasta 360 288 240 204 180 162Antal hanteringar 360 288 240 204 180 162

FiskebyPlocka ut ur lager 60 48 40 34 30 27Lasta 120 96 80 68 60 54Antal hanteringar 120 96 80 68 60 54

Besparing 240 192 160 136 120 108

45

Figur 16. ABC-flerkriterieanalys

Figur 16 illustrerar 18 möjliga utfall för huruvida gods ska transporteras till Hamnen eller ej. Om liggtiden är mindre än en vecka (X), spelar volymen ingen roll eftersom Fiskeby kan räkna med att kartongen snabbt kommer att avropas. Därför bör gods med kort liggtid behållas på bruket oavsett volym. Samma sak gäller för kunder vars genomsnittliga ordervikt är under 13 ton eller årliga beställningsvolym är under 500 ton (C). Kunder vars genomsnittliga liggtid är mellan en och två veckor (Y) och vars genomsnittliga ordervikt är mellan 13- och 50 ton eller vars årliga beställningsvolym är mellan 500- och 4 300 ton (B) kräver noggrann avvägning. Om variationskoefficienten för Y-klassen överstiger 1,0 finns en stor osäkerhet i att avrop kommer att ske för hela order inom en till två veckor. Då bör kunden kanske sändas till Hamnen. Samtidigt är det en betydlig skillnad mellan en genomsnittlig ordervikt på 13- och 50 ton. Eftersom en och samma kund har olika stora order så bör det tas hänsyn till om kunden generellt har en orderstorlek närmare den lägre gränsen och vice versa. En kund med övervägande orderstorlek närmare den lägre gränsen bör kanske behållas på Bruket och en kund med övervägande orderstorlek närmare den övre gränser bör kanske skickas till Hamnen. Huruvida B-Y kunden också beställer små eller stora arkformat och således tung eller lätt pallvikt måste också vägas in i beslutet. B-Y klassen är utan tvekan den svåraste klassen att ta beslut om och klassen kan inte styras på ett enda bestämt sätt. Alla parametrar måste vägas samman.

A-Y klassen liknar B-Y klassen med skillnaden att den genomsnittliga ordervikten överstiger 50 ton eller att den årliga ordervolymen överstiger 4 300 ton. Därför styr variationskoefficienten helt var kartongen ska lagras. Om det går att förutse liggtiden kring en till två veckor bör kunden lagras på Bruket. Om det finns en stor osäkerhet kring liggtiden bör kunden istället lagras i Hamnen. Volymen är så pass stor att avrop sällan föreligger på hela ordern. Det kan därför vara så att en avropad del sparas på Bruket för att sedan skicka resterande kartong till Hamnen i väntat på ytterligare avrop. A-Z och B-Z klasserna ska lagras i Hamnen då volymerna är stora, liggtiden generellt är lång och osäkerheten ofta väldigt ovis. Enda

46

undantaget för klasserna är om arkformatet och pallvikten generellt är så pass små och lätta att det hanteringsmässigt inte är försvarbart att transportera till Hamnen.

47

6 Diskussion

6.1 Diskussion kring tänkbara effekter

Analysen tar hänsyn till hanteringsaspekten och avser att minska både hanteringen och transporterna genom att förbättra materialflödet. Att minska hanteringen av godset genom att placera det på mest lämpliga plats kan medföra en bättre arbetsmiljö för personalen i lagren. Små format lämpar sig bäst på Bruket eftersom djupet på lagringsytorna är mindre och genom att ta hänsyn till detta så är det lättare att hitta, plocka och packa dessa order. Dessutom avser beslutsmodellen att underlätta för personalen som dagligen tar beslut om var gods ska placeras och kan därför ses som en avlastning för dem.

Ett annat viktigt utfall är att felaktiga transporter kan undvikas eftersom beslutsmodellen tar hänsyn till hur länge en kund tenderar att hålla godset i lager. Det innebär alltså att gods som en kund tenderar att ropa av inom en vecka inte transporteras till Hamnen då det med största sannolikhet ska transporteras till kund inom kort. Att undvika felaktiga transporter är positivt ur såväl ekonomisk- som miljömässig synvinkel. Stora volymer som tenderar att ligga i lager en längre tid och med viss osäkerhet transporteras till Hamnen vilket medför utrymme för mer snabbrörligt gods på Bruket. Att hålla snabbrörligt gods på Bruket är som tidigare skrivits av vikt då det är Fiskebys färdigvarulager.

Det är inte fullt så enkelt att besluta vilket lager som är mest lämpligt för respektive kund eftersom vissa av Fiskebys kunder har både stora och små order. Analysen av liggtid och analysen av genomsnittligt ordervikt behandlar genomsnittet av varje kunds order. I analysen av liggtid indikerar variationskoefficienten hur säker den genomsnittliga liggtiden är. Vid analysen av genomsnittlig ordervikt inkluderas ingen variationskoefficient vilket innebär att analysen inte innehåller någon indikation om huruvida kundens ordervikt är stabil runt genomsnittet eller varierar kraftigt. Det kan alltså vara så att en kund till exempel har lagt tre order på ett ton styck och tre order på 100 ton styck vilket innebär att kunden erhåller ett genomsnitt på 50,5 ton per order. Kunden har därför klassas som en A-kund men där hälften av alla order motsvarar en C-kund. Huruvida kundens gods bör samlas på en och samma plats är därför av betydelse. Enligt Fiskeby samt enligt analysen i studien bör kundens alla order samlas för att underlätta vid hantering och för att undvika att lasta på två ställen. Dock är det en avvägning mellan att samla en kunds gods på samma ställe eller att placera godset där det lämpar sig bäst med risk för att behöva lasta på två ställen. Denna studie bedömer enbart den praktiska aspekten av att lagerhålla gods på samma ställe men inte den ekonomiska. Om den ekonomiska aspekten hade inkluderats i studien hade avvägningen eventuellt fått ett annat utfall.

Andra kostnader som är av vikt är främst vad det kostar att hyra lagerytan i Hamnen samt de transporter och den hantering som uppstår på grund av att gods fraktas dit. Aspekter som då hade behövts tas i beaktning är kostnader för transport och hantering och dess påverkan på vinstmarginalen på kartongen. Att transportera en liten order kan antas kosta mer per pall än att transportera en stor order. Ju fler pallar på en order som transporteras desto fler pallar kan kostnaden fördelas över. Att hitta någon slags jämnvikt mellan transport- och hanteringskostnader per pall och värdet av pallen är av vikt för att veta när en brytgräns uppstår. Med brytgräns menas i det här fallet den gräns där storleken på ordern fortfarande är lönsam

48

att skicka ned till Hamnen. Det skulle kunna vara av vikt för klassificeringen eftersom transporten och hanteringen då skulle kunna vara en begränsande faktor.

Den här studien ämnar hjälpa Fiskeby att mer konsekvent styra sina lager genom klassificering av deras kunder givet de förutsättningar som råder i tillverkning samt lager vid tiden för studiens genomförande. I studien ifrågasätts dock varken tillverkningen eller lagerutformningen. Tillverkningen är kontinuerlig och kartongen tillverkas i körningar om 5–10 dagar. Kunderna tilldelas en kvot för att säkerställa att de har möjlighet att få sin efterfråga tillgodosedd under kommande körningar. En minskning av kvoterna skulle leda till mer frekvent orderläggning för att beställa samma mängd. In- och utflödet ur lagret skulle troligen bli jämnare vilket då skulle kunna leda till minskad liggtid vilket i sin tur skulle kunna leda till lägre lagernivåer. Även utformningen av nuvarande lagerstruktur bör ses över. Lagret Hamnen används för att säkerställa att kapaciteten på Bruket aldrig överskrids. En analys kring en utbyggnation av lagret Bruket vore därför också intressant.

6.2 Diskussion av studiens tillförlitlighet och kvalitet

En stor del av analysen bygger på data från både intervjuer samt olika rapporter från Fiskebys affärssystem. Intervjuerna genomfördes med respondenter som verkar inom samma marknad och således har liknande erfarenhet. Flera personer intervjuades för att bredda förståelsen för bakomliggande faktorer som påverkar hur personalen arbetar i nuläget. Det var också viktigt för studiens analys att ha ett objektivt förhållningssätt med neutralitet och balans. Det som var särskilt intressant var att respondenterna verkade uppfatta problem på liknande sätt och att deras angreppssätt även var liknande. Dock belystes vissa detaljer olika vilket var viktigt för helhetsbilden. De liknande uppfattningarna som respondenterna hade underlättade när informationen skulle sammanfattas i nulägesbeskrivningen och gav tydliga indikationer på vilka parametrar som skulle ligga till grund för klassificeringarna. Att liknande uppfattningar förekommer kan dock bero på att personalen arbetar utefter samma rutiner och mönster och således har liknande erfarenheter. Det var därför viktigt att kontrollera att sekundärdata i form av historiska data stämde överens med det som framgick i intervjuerna. Det som spårades stämde väl överens med vad som framgått i intervjuerna och därför ansågs informationen från intervjuerna utgöra en trovärdig grund att utifrån syftet bygga analysen på. Om mer resurser och tid hade tillåtits så hade fler objekt från fler marknader kunnat intervjuas och då givit fler perspektiv och inputs. Det ska dock nämnas att författarna har fått mycket information genom informella samtal på plats på Fiskeby som bidragit till nulägesbeskrivningen.

Genom intervjuerna framkom tre parametrar som var viktiga för lagerstyrningen av Bruket och Hamnen. Information kopplad till parametrarna eftersöktes i Fiskebys register som lagrar stora mängder data och utmaningen var att hitta rätt data med rätt innehåll. Många rapporter hämtades och förkastades på grund av bristande kompabilitet med Excel, bristande information eller fel information. Rapporterna på Fiskeby är inte ämnade för den typ av analys som har genomförts i den här studien och därför valdes tillslut en kombination av tre rapporter. Rapporterna var tvungna att länkas samman för att ge ett komplett analysunderlag. För att genomföra den här typen av analys krävs alltså mycket behandling och bearbetning av insamlad data vilket är tidkrävande. Det är därför inte realistiskt för Fiskebys personal att analysera data på detta sätt. En rapport innehållande till exempel liggtid per order hade påskyndat analysen avsevärt och också möjliggjort för personalen att själva analysera.

49

Data är hämtad mellan januari 2017 och maj 2019 för både order- och avropshistorik. För analys av liggtiden innebär det att order som lades 2016 men avropades 2017 inte registrerades i analysen. På samma sätt är order som ej ropats av innan maj 2019 inte heller registrerade. Detta innebär att det finns ett visst bortfall av data under perioden. Datamängden anses dock vara tillräckligt stor för att detta bortfall inte ska ha haft någon påverkan på analysen. För komplett datamängd hade avropshistoriken behövt överlappa orderhistoriken så att samtliga avrop matchade samtliga order. Hur långt överlapp som hade behövts är dock svårt att avgöra, speciellt i inledningsfasen då data hämtades, eftersom variationen i liggtid är stor från kund till kund och order till order. Eftersom data är hämtad från 2017 kan det också vara så att kundernas mönster under perioden har förändrats. Fiskeby har under perioden förändrat vissa arbetsrutiner som till exempel mer konsekvent fakturering av lagerhyra och dessutom kan det ha tillkommit nya avtal med kunder. Det är därför rimligt att anta att data närmare nutid är av större relevans och mer representativ än data från 2017. Huruvida det har påverkat analysen har dock inte tagits hänsyn till.

Analysen av lagerkaraktäristik utfördes kvalitativt genom intervjuerna. Det som framgick i intervjuerna tolkades som fullt logiskt ur både ett teoretiskt och subjektivt perspektiv. Att en liten lageryta är lämplig för en liten order är självsagt och svårt att argumentera emot. Dock har författarna endast bedömt lagrens karaktäristik baserat på nuvarande förutsättningar, kapacitet och layout. Huruvida utformningen av lagren är optimal eller ej har inte värderats då det är ett arbete i sig.

ABC-flerkriterieanalysen är baserad på volym och genomsnittlig ordervikt. Att bara klassificera volymen säger ingenting om frekvensen, alltså hur ofta order läggs och inte heller hur stora order som läggs vid varje ordertillfälle. Att klassificera frekvensen hade dock blivit missvisande i den här studien. Detta då klassificeringen inte handlar om hur ett lager ska styras utan om styrningen mellan två lager. Frekvensen representerar inte total volym eller orderstorlek vilka är viktiga parametrar för styrningen mellan Hamnen och Bruket. Kombinationen volym och frekvens fungerar inte heller som beslutsunderlag eftersom hög frekvens kan innebära många små order som sammantaget resulterar i stora volymer. Kombinationen volym och genomsnittlig ordervikt fungerar dock väl tillsammans i detta sammanhang. Hög volym och högt genomsnitt indikerar låg frekvens och hög volym med lågt genomsnitt indikerar hög frekvens. Samtidigt erhålls de kriterier som är avgörande för huruvida gods ska lagras i Hamnen eller på Bruket.

ABC-flerkriterieanalysen klassar storleken på kund och order. Det var dock inte tillräckligt för att avgöra huruvida kartong ska lagras i Hamnen eller på Bruket. Hur länge kunderna lagrar sin kartong är också av stor betydelse för placeringen. Därför analyserades liggtid och variation i liggtid för att komplettera analysen. Som tidigare beskrivits uppstod ett visst bortfall av data i den här analysen. Data rensades också på extrema värden. För en fullständig analys hade dock angreppssättet behövt vara annorlunda. Detta då liggtiden beräknades som dagen kartongen blev färdigproducerad till dagen för sista registrerade avrop. Det kan alltså gömma sig data som inte framstod som extrema värden i dataanalysen men som ändå innehåller data där endast en restpall blivit liggande. XYZ-analysen sorterades först efter variationen i liggtid men variationen anger inte hur lång den genomsnittliga liggtiden är. Det kunde alltså vara så att en kund med hög variation hade väldigt låg genomsnittlig liggtid. Variationen angav då endast att liggtiden var osäker kring ett medel på tre dagar. Genom att istället sortera efter genomsnittlig liggtid blev gränserna mer representativa för eftersökt kriterium. Om liggtiden är lång och har

50

stor osäkerhet är sannolikheten liten att den ropas av snabbt. Är liggtiden kort och säker är det å andra sidan osannolikt att en order för den kunden ligger länge.

Det är kombinationen mellan ABC- och XYZ-analysen som utgör grunden för den slutgiltiga klassificeringen i flerkriterieanalysen. Det är dessa analyser som indikerar var kartongen bör lagerhållas. Dock kan den tredje parametern, pallvikt, ibland vara avgörande. Vanligtvis beställer flertalet kunder, framförallt stora kunder, många olika arkformat. Om och endast om formaten är övervägande små med en pallvikt på under 500 kg bör alla kundens order lagras på Bruket för att undvika lastning på två ställen. Pallvikten utgör således en tredje dimension som i vissa specialfall kan vara den avgörande faktorn. Vid analysen av arkformat och pallvikt användes ett exempel av en full lastbil med en kapacitet på 24 000 kilo. Detta för att analysen annars var mycket svår att genomföra eftersom små format ibland kan samlastas på samma pall. Höjden på pallarna togs inte heller hänsyn till och därför inte heller volymen. Vanligtvis är det dock vikten som begränsar hur mycket kartong som får plats i en lastbil. Kapaciteten på lastbilen i exemplet är typisk för en av de studerade marknaderna.

Det är inte självklart om B- och Y-klasserna samt kombinationen av dessa ska skickas till Hamnen eller behållas på Bruket. Om en kund befinner sig nära A- respektive Z-klassen kommer kunden sannolikt att behandlas som en AZ-kund. Om en kund istället befinner sig nära C- respektive X-klassen kommer kunden sannolikt att behandlas som en CX-kund. Brytgränserna i klassificeringarna är därför inte helt definitiva. Definitivt är att AZ-klassen bör förvaras i Hamnen och att C- och X- klasserna bör förvaras på bruket. Detta innebär att brytgränserna mellan A och B, B och C samt brytgränserna mellan X och Y, Y och Z inte är så känsliga eftersom beslut om lagring på Bruket eller Hamnen ändå måste tas för klasserna däremellan. Det är alltså sammanvägningen av samtliga parametrar som påverkar beslutet om lagringsplats där B- och Y-klassen, som nämnts tidigare, är svåra att avgöra. Flerkriterieanalysen kan användas som en slags beslutsmodell i framtiden för att styra var en kunds gods ska lagerhållas. Endast ett urval av Fiskebys kunder har analyserats och detta av flera anledningar. Den främsta anledningen är begränsningar av resurser och tid. Urvalet har valts tillsammans med Fiskeby och anses vara representativt för samtliga kunder. Klassdragningarna som har bestämts i klassificeringarna kan således appliceras på samtliga kunder hos Fiskeby. En annan anledning är att kundstocken är föränderlig. Det är naturligt att det i framtiden tillkommer nya kunder och att nuvarande kanske försvinner. Det kan också vara så att kundernas beteendemönster ändras och därför faller utanför ramen av den klass som de tilldelats idag. Av den anledningen kan flerkriterieanalysen med fördel användas som ett underlag vid beslut och placera in kunderna i de olika klasserna utefter beteende, snarare än att utgå ifrån att en kund är en viss klass.

51

7 Slutsats

Syftet med studien är att identifiera parametrar som var relevanta för lagerstyrningen för att sedan klassificera Fiskebys kunder efter dessa parametrar. Tre viktiga parametrar; Kvantitet, Liggtid och Arkformat identifierades och analyserades. Vidare ledde dessa analyser till klassificeringar som kunde appliceras på Fiskebys kunder.

Hamnen är bäst lämpat för stora volymer med lång liggtid och Bruket för små volymer med kort liggtid. Fiskebys kunder har sedan klassificerats efter kvantiteter, liggtid och arkformat. Dessa klassificeringar har kombinerats i en flerkriterieanalys som ligger till grund för lagerstyrningen mellan Hamnen och Bruket där kunder med stora volymer och lång liggtid bör skickas till hamnen och kunder med små volymer och kort liggtid bör behållas på Bruket. Kunder som varken har stora eller små volymer och varken lång eller kort liggtid bör hanteras noggrant innan beslut fattas. Om volym eller liggtid är övervägande stor/hög bör godset skickas till Hamnen och om volym eller liggtid är övervägande liten/kort bör godset behållas på Bruket. Dessutom kan den tredje parametern, arkformat, väga avgörande om det är så att formaten är så pass små att det hanteringsmässigt inte är försvarbart att skicka godset till Hamnen.

Hur kan Fiskebys lager Hamnen och Bruket karaktäriseras samt vilka för- och nackdelar medför dessa lager?

Hamnen och Bruket har likvärdig kapacitet. Fiskeby hyr dock Hamnen mot en avgift medan de driver Bruket själva. Hamnen är på grund av sina djupa lagringsytor bättre lämpat för stora ordervolymer samtidigt som Bruket med mindre djup är lämpat får små ordervolymer. Nackdelen med att lagerhålla i Hamnen är främst att det medför extra hantering och extra transporter. Fördelen är att det frigör utrymme på Bruket, som inte bör överstiga en fyllnadsgrad på mer än 75%. Om detta inträffar så ökar risken för produktionsstopp eftersom tillverkningen är kontinuerlig och inflödet i FVL likaså. Detta blir speciellt påtagligt vid helgdagar då det inte finns personal som hanterar godset. Fördelen med lagerhållning på Bruket är mindre hanteringen och färre transporter.

Vilka parametrar och gränsdragningar ska klassificeringarna innehålla för Fiskebys kunder?

Genom intervjuer och kontroll i data framkom tre viktiga parametrar som var viktiga för styrningen av gods mellan Hamnen och Bruket; Kvantitet, Liggtid samt Arkformat. Dessa parametrar har sedan utgjort en grund för olika klassificeringar som sedan analyserats tillsammans i en flerkriterieanalys. Kvantitet inkluderar två klassificeringar; en volymvärdesanalys samt en analys av genomsnittlig ordervikt. Liggtid inkluderar en klassificering av genomsnittlig liggtid med tillhörande variation i liggtiden. Arkformat omvandlades till pallvikt och analyserades genom ett exempel.

Volymvärdesanalysen är baserad på orderkvantitet (ton) under en viss period och värdet är satt till ett eftersom analysen sker på en produkt; kartong. De gränsdragningar som har dragits är (ton/år);

A ≥ 4 300, 500 < B < 4 300 och C ≤ 500.

Den andra analysen av kvantitet är baserad på genomsnittlig ordervikt under perioden och inkluderar hur ofta en order läggs av kunden. De gränsdragningar som har dragits är (ton):

A ≥ 50, 13 < B < 50 och C ≤ 13.

52

I analysen av liggtid baserad på genomsnittlig liggtid drogs gränserna vid (dagar):

X ≤ 7, 7 < Y < 14 och Z ≥ 14.

För Y-klassen är variationskoefficienten av särskilt vikt för A respektive B-klasserna då den säger huruvida det går att förutse hur länge godset kommer att ligga i lager innan kunden gör ett avrop. För AY- samt BY-klasserna är variationskoefficienten avgörande i valet av placeringen av godset.

I analysen arkformat beräknades istället pallvikt och gränsen drogs vid större eller mindre än 500 kg. Om pallvikten understiger 500 kg bör arkformatet ej överstiga 0,7 m2.

Hur ska Fiskebys kunder styras mellan Hamnen och Bruket?

Fiskebys kunder ska styras genom flerkriterieanalysen, som bygger på flertalet klassificeringar, med bestämda gränsdragningar för respektive klass, se frågeställning 2 ovan. Med hänsyn till frågeställning 1 är slutsatsen att stora volymer med lång liggtid ska lagerhållas i Hamnen medan mindre volymer med kort liggtid lämpar sig bättre på Bruket. Med hänsyn till frågeställning 1 och 2 är slutsatsen att kort liggtid, det vill säga X-klassen, behålls på Bruket oavsett volym. Liten volym, det vill säga C-klassen, behålls på Bruket oavsett liggtid. AZ- och BZ har lång liggtid och generellt stor volym och ska lagerhållas i Hamnen. Enda undantaget är om arkformaten är små. AY-klassen ska lagerhållas på Bruket om det går att förutse att godset kommer att avropas inom perioden, det vill säga om variationskoefficienten understiger 1. Om det inte går att förutse avrop i perioden bör det skickas till Hamnen, det vill säga om variationskoefficienten överstiger 1. BY-klassen kräver ytterligare analys så som huruvida kunden generellt beställer ordervolymer närmre den övre eller undre gränsen samt huruvida det går att förutse om godset kommer att avropas inom perioden för Y-klassen. För samtliga klasser kan arkformaten vara avgörande då övervägande små arkformat inte anses vara försvarbart att transportera till Hamnen.

Studiens bidrag

Studien har bidragit till att Fiskeby nu med ett faktabaserat underlag vet vilka kunders gods som ska lagerhållas i vilket lager. Vidare innebär det att personalen kan arbeta efter samma rutiner. Det har genom studien framkommit vilka parametrar som personalen gemensamt anser är viktiga vid lagerstyrning vilket också innebär att de nu kan arbeta efter gemensamma rutiner. Att placera gods i det lager som lämpar sig bäst kommer att medföra bättre lagerstyrning. Med bättre materialflöden kan arbetsmiljön också komma att förbättras.

Vidare studier

Utifrån denna studie är det lämpligt att vidare undersöka kostnadsaspekten och då framförallt hur kostnader för hantering och transport till Hamnen påverkar Fiskebys vinstmarginaler på kartongen. Det är rimligt att anta att marginalen försämras vid varje extra hantering och framförallt extern hantering.

Vidare går det också att undersöka huruvida den lageryta som Fiskeby hyr i Hamnen är nödvändig eller om det går att minska den hyrda lagerytan. Klassificeringarna som har gjorts grundar sig i att det finns likvärdig kapacitet i de båda lagren. Huruvida kapaciteten utnyttjas i respektive lager undersöks inte och skulle kunna vara av stor betydelse för hur stor volym som skickas till Hamnen eller behålls på Bruket. En annat angreppssätt är att undersöka möjligheten

53

att utöka kapaciteten på Bruket för att enbart ha ett lager. Fiskeby skulle då inte behöva den här typen av lagerstyrning.

54

Referenser

Axsäter, S., 2015. Inventory Control. 3:a ed. Lund: Springer.

Backman, Y., Gardelli, T., Gardelli, V. & Persson, A., 2014. Vetenskapliga tankeverktyg. 1:2 ed. Lund: Studentlitteratur AB.

Bell, J., 2006. Introduktion till forskningsmetodik. 5:1 ed. Lund: Studentlitteratur AB.

Chapman, S. M., 2006. The fundamentals of production planning and control. Upper Saddle River: Pearson Education.

Dahmström, K., 2011. Från datainsamling till rapport - att göra en statistisk undersökning. 5:e ed. Lund: Studentlitteratur.

Ejvegård, R., 2012. Vetenskaplig metod. 4:6 ed. Lund: Studentlitteratur AB.

Eriksson, L. T. & Wiedersheim-Paul, F., 2014. Att utreda, forska och rapportera. 10 ed. Stockholm: Liber AB.

Faber, N., 2015. Structuring Warehouse Management: Exploring the fit between warehouse characteristics and warehouse planning and control structure, and its effect on warehouse performance, Rotterdam: Erasmus University Rotterdam.

Fangen, K. & Sellerberg, A.-M., 2011. Många möjliga metoder. 1:1 ed. Lund: Studentlitteratur, AB.

Fiskeby Board AB, 2019. Hållbarhet: Fiskebys hållbara kretslopp. [Online] Available at: http://www.fiskeby.com [Accessed 14 Maj 2019].

Fiskeby Board AB, 2019. Om Fiskeby. [Online] Available at: http://www.fiskeby.com/om-fiskeby/ [Accessed 11 Mars 2019].

Flores, B. E. & Whybark, D. C., 1986. Multiple Criteria ABC Analysis. International Journal of Operations & Production Management, 6(3), pp. 38-46.

Ghiani, G., Laporte, G. & Musmanno, R., 2004. Introduction to Logistics Systems Planning and Control. Chichester: John Wiley & Sons Ltd.

Gillham, B., 2008. Forskningsintervjun - Tekniker och genomförande. 1:1 ed. Lund: Studentlitteratur.

Gleissner, H. & Femerling, C. J., 2012. Logistics Basics-Exercises-Case Studies. 1 ed. Switzerland: Springer.

Grant, D. B., Trautrims, A. & Wong, C. Y., 2017. Sustainable Logistics and Supply Chain Management :Principles and Practices for Sustainable Operations and Management. 2:a ed. s.l.:Kogan Page.

Gu, J., Goetschalkx, M. & McGinnis, L. F., 2010. Research on warehouse design and performance evaluation: A comprehensive review. European Journal of Operational Research, Volume 203, pp. 539-549.

55

Jonsson, P. & Mattson, S.-A., 2017. Logistik - Läran om effektiva materialflöden. 3:2 ed. Lund: Studentlitteratur.

Lager, T., 2001. Success factors and new conceptual models for the development of process technology in Process Industry, Luleå: Luleå tekniska universitet.

Lindstedt, I., 2019. Forskningens hantverk. 2:1 ed. Lund: Studentlitteratur AB.

Lumsden, K., 2012. Logistikens grunder. 3:3 ed. Lund: Studentlitteratur AB.

Mattson, S.-A., 2014a. B71 - Bestämma volymvärdeklasser. [Online] Available at: https://www.nsca.se/wp-content/uploads/2018/02/b71_bestamma_volymvardeklasser.pdf [Accessed 5 April 2019].

Mattson, S.-A., 2014b. B72 - Bestämma rörlighetsklasser. [Online] Available at: https://www.nsca.se/wp-content/uploads/2018/02/b72_bestamma_rorlighetsklasser.pdf [Accessed 100 April 2019].

Mattson, S.-A., 2014c. B73 - Bestämma XYZ-klasser. [Online] Available at: https://www.nsca.se/wp-content/uploads/2018/02/b73_bestamma_XYZklasser.pdf [Accessed 9 April 2019].

Mattsson, S.-A., 2012d. Mäta leveransförmåga med hjälp av lagertillgänglighet beräknad från historiska lagersaldon, Göteborg: Chalmers Tekniska Högskola.

Olhager, J., 2013. Produktionsekonomi. 2:1 ed. Lund: Studentlitteratur AB.

Olhager, J. & Wikner, J., 2000. Production planning and control tools. Production Planning & Control, 11(3), pp. 210-222.

Oskarsson, B., Aronsson, H. & Ekdahl, B., 2013. Modern logistik - för ökad lönsamhet. 4:2 ed. s.l.:Liber AB.

Pekarčíková, M., Trebuňa, P. & Fiľo, M., 2014. Methodology for Classification of Material Items by Analysis ABC/XYZ and the Creation of the Material Portfolio. Trans Tech Publications, 11 Agusti, Volume 611, pp. 358-365.

Perell, M., 2017. Visma. [Online] Available at: https://www.visma.se/blogg/kapitalbindning/ [Accessed 27 Februari 2019].

Rafele, C., 2004. Logistic service measurement: a reference framework. Journal of Manufacturing Technology Management, 15(3), pp. 280-290.

Richards, G., 2014. Warehouse Management: A Complete Guide to Improving Efficiency and Minimizing Costs in the Modern Warehouse. 2 ed. London: Kogan Page.

Rouwenhorst, B. et al., 1999. Warehouse Design and Control: Framework and Literature Review, Eindhoven: BETA Research Institute.

56

Sarmiento, R., Byrne, M., Contreras, L. R. & Rich, N., 2007. Delivery reliability, manufacturing capabilities and new models of manufacturing efficiency. Journal of Manufacturing Technology Management, 18(4), pp. 367-386.

Segerstedt, A., 2012. Orderkvantiteter och partiformning vid tillverkning. Bättre produktivitet, Issue 5, pp. 8-9.

SKF, 2019. SKF. [Online] Available at: https://www.skf.com/se/industry-solutions/pulp-and-paper/index.html [Accessed 22 Februari 2019].

Starrin, B. & Svensson, P.-G., 1994. Kvalitativ metod och vetenskapsteori. 1:21 ed. Lund: Studentlitteratur AB.

Stefansson, P., 2016. Supply Chain Del 1: Introduktion till lagerstyrning. [Online] Available at: https://www.orango.se/blogg/supply-chain-introduktion-till-lagerstyrning/ [Accessed 11 April 2019].

Stevenson, M., Hendry, L. C. & Kingsman, B. G., 2005. A review of production planning and control: the applicability of key concepts to the make-to-order industry. International Journal of Production Research, 43(5), pp. 869-898.

Svenning, C., 2003. Metodboken. 5:e ed. Eslöv: Lorentz Förlag.

Teunter, R. H., Babai, M. Z. & Syntetos, A. A., 2010. ABC Classification: Service Levels and Inventory Costs. PRODUCTION AND OPERATIONS MANAGEMENT, 19(3), pp. 343-352.

van Kampen, T. J., Akkerman, R. & van Donk, D. P., 2012. SKU classification: A litterature review and conceptual framework. International Journal of Operations and Production Management, July, 32(7), pp. 850-876.

Wutthisirisart, P., Sir, M. Y. & Noble, J. S., 2015. The two-warehouse material location selection problem. Int. J. Production Economics, December, 170(Part C), pp. 780-789.

1

Bilaga 1 - Intervjumall för Fiskeby Board AB

Intervjuare : Namn på intervjuare Respondent: Namn på respondent

Plats: Plats för intervju Befattning: Avdelning/Ställning

Datum: ÅÅ-MM-DD

Syfte: Syftet med intervjun

Anonymitet: Om respondenten vill vara anonym eller ej

Dokumentation: Hur intervjun har dokumenterats

Område 1:

Fråga 1:

Fråga 2:

Fråga 3:

.

.

Område 2:

Fråga 1:

Fråga 2:

Fråga 3:

.

.

Område 3:

Fråga 1:

Fråga 2:

Fråga 3:

.

.

Område 4:

Fråga 1:

Fråga 2:

Fråga 3:

.

2

Bilaga 3 – Intervjufrågor

Område 1: Nuläge

Fråga 1: Beskriv hur logistikflödet ser ut på din marknad, från order till leverans.

Fråga 2: När kartongen är färdigproducerad, vad är det som avgör om du väljer att skicka det till Hamnen eller behåller det på Bruket?

Ev. följdfrågor: Varför..? Är det vanligtvis större order och större kunder som lagerhåller sin kartong?

Fråga 3: Kan en och samma kund ha order på både Bruket och Hamnen eller är det en fråga om volym eller kapacitet var det ska lagerhållas?

Ev. följdfråga: För och nackdelar?

Fråga 4: Har det betydelse för ditt dagliga arbete om kartongen ligger på Bruket eller Hamnen när avrop sker?

Fråga 5: Vilka förväntningar och krav har din marknad på leveranser?

Område 2: Mönster

Fråga 1: Upplever du att kunderna på din marknad lägger order som de senare lagerhåller? Om så, har du någon känsla för varför de beter sig så?

Fråga 2: Vad är enligt dig en ”normal” och acceptabel lagringstid?

Fråga 3:

Område 3:

Fråga 1:

Fråga 2:

3

Bilaga 3 – Intervjufrågor (Nuläget)

Intervjuare : Namn på intervjuare Respondent: Namn på respondent

Plats: Plats för intervju Befattning: Avdelning/Ställning

Datum: ÅÅ-MM-DD

Syfte: Syftet med intervjun

Anonymitet: Om respondenten vill vara anonym eller ej

Dokumentation: Hur intervjun har dokumenterats

Fråga 1: Kan du kort beskriva flödet av produkter i nuläget, från produktion till kund? Ge en översikt.

Fråga 2: Hur samarbetar logistik med produktionsplaneringen och med marknad? Alltså, vilka förväntningar, krav och möjligheter ger ni varandra? (Vi eftersöker här vem som måste anpassa sig efter vem och på vilket sätt för att allt ska rulla)

Fråga 3: Hur kan Fiskebys lagerpunkter Hamnen och Bruket karaktäriseras samt vilka för- och nackdelar medför de olika lagerpunkterna?

a. Hur ser du på kostnader och merkostnader för interna transporter. Alltså de mellan Bruk och Hamn?

b. Har lokaliseringen Hamnen betydelse för transporter till kund? Det vill säga kan ni uppnå en bättre ledtid, servicegrad eller annan service som skiljer sig från Bruket?

Fråga 4: Mäter ni i termer av kundservice? Följer ni upp kundnöjdhet och vilka nyckeltal mäter ni?

Fråga 5: Är det rimligt att kunder kan beställa stora kvantiteter och således ta upp stora delar av den produktionskörningen för att sedan lagra det under en längre tid? Ev. följdfråga… Varför vågar inte kunderna beställa mindre kvantiteter oftare?

Fråga 6: Hur vill du att ni ska styra era lager Hamnen och Bruket idag? Vad tycker du är viktiga parametrar/aspekter att ta hänsyn till?